La inteligencia artificial está consumiendo enormes cantidades de electricidad en Estados Unidos. Según la Agencia Internacional de Energía, los sistemas de IA y los centros de datos utilizaron aproximadamente 415 teravatios-hora de energía en 2024. Esto representa más del 10% de la producción total de electricidad del país, y se proyecta que la demanda se duplique para 2030.
Este rápido crecimiento ha generado preocupaciones sobre la sostenibilidad. En respuesta, investigadores de la Escuela de Ingeniería de Tufts han creado un sistema de prueba de concepto de IA diseñado para ser mucho más eficiente. Su enfoque podría reducir el uso de energía hasta 100 veces mientras también mejora el rendimiento en las tareas.
Un enfoque híbrido llamado IA neuro-simbólica
El sistema combina redes neuronales con razonamiento simbólico en un enfoque llamado IA neuro-simbólica. Las redes neuronales son buenas reconociendo patrones en datos complejos como imágenes, mientras que el razonamiento simbólico puede manejar lógica y reglas.
“Juntamos lo mejor de ambos mundos”, explican los investigadores. “Las redes neuronales manejan la percepción, y el razonamiento simbólico toma decisiones basadas en esa información”.
Eficiencia energética
El resultado es un sistema que requiere mucha menos energía. En pruebas con tareas robóticas, el sistema no solo usó menos energía sino que también fue más preciso.
Es importante señalar que esta es una prueba de concepto. Se necesita más investigación para desarrollar sistemas prácticos a gran escala.
Wikimedia Commons · Public domain · Fuente de imagen
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