Los científicos descubren la forma de que La Inteligencia Artificial consuma 100 veces menos energía y sea más precisa

La Inteligencia Artificial -de manera abreviada, IA- ha llegado para quedarse. Con el paso de los años sus aplicaciones no han hecho otra cosa que crecer y mejorar, aunque esto también conlleva el reajuste del sistema. Actualmente, su funcionamiento consume más del 10% de la electricidad de EEUU, pero ahora los científicos han descubierto la forma de que la IA consuma 100 veces menos energía y sea más precisa.
El avance es positivo, pero también plantea nuevos retos e incluso miedos. Para que la tecnología sea más eficiente, los profesionales explican su nuevo funcionamiento: aprendizaje automático mediante redes neuronales, lo que implica un razonamiento simbólico mucho más parecido a la lógica humana. Se trata de sistemas que aprenden a partir de ejemplos, detectando patrones automáticamente y dejando atrás el clásico prueba-error.

Mientras que así funciona la red neuronal, por otra parte se debe tener en cuenta el segundo factor: el razonamiento simbólico. Utiliza reglas lógicas claras y funciona como un lenguaje matemático formal, lo que conlleva cierta rigidez y dificultad para aplicarlo en el mundo real. Mientras que las redes neuronales se encargan de reconocer patrones, los sistemas simbólicos se encantan del razonamiento, pensamiento y deducción. En esencia, este es el nuevo funcionamiento para una IA más eficiente planteado por los científicos:

La red neuronal interpreta el mundo
El sistema simbólico razona

Por poner un ejemplo: en un primer momento, la IA reconoce algo que “parece un coche” y, posteriormente, procede a razonar que “si es un coche y el semáforo está en rojo, el coche debe parar”. Se trata de un supuesto en uno de los ámbitos en los que la tecnología no cesa en su aumento y mejora, el transporte. Reconocer señales, peatones, planificar rutas y maniobras son algunas de sus aplicaciones.
Una IA más eficiente y precisa

Conseguir que los servidores y todas sus instalaciones consuman menos energía no es solo una mejora, sino una necesidad. Para que funcionen herramientas tan conocidas como ChatGPT o Gemini es necesario un entrenamiento masivo -millones o miles de millones de parámetros-, centros de datos funcionando las 24 horas del día y el uso maquinaria y soportes especializados. Todo esto conlleva la emisión de cientos de toneladas de CO2, grandes inversiones y la necesidad de invertir en energías renovables.
Al hablar de qué parte del proceso consume más energía, esta sin duda es el proceso de entrenamiento. Puede extenderse durante días o semanas y requiere miles de GPUs funcionando a la vez, tanto es así que un solo modelo puede consumir tanta energía como cientos de hogares durante un año. Además, también está la parte del usuario: cada vez que este hace una consulta, esto conlleva un gasto energético. En todo esto, la refrigeración también tiene un papel importante.

Para mejorar la situación, los científicos confirman que la combinación de redes neuronales con un sistema simbólico reducirá hasta 100 veces el consumo energético actual, lo que también mejora la precisión de las herramientas y reduce los cálculos masivos. Todo apunta a que la noticia será especialmente útil en ámbitos como la robótica y tareas complejas, sin olvidar que da un mayor margen para el futuro.

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