Home / Noticias / Desarrolladores crean software de código abierto para ayudar a los investigadores de IA a reducir la huella de carbono
Desarrolladores crean software de código abierto para ayudar a los investigadores de IA a reducir la huella de carbono

Desarrolladores crean software de código abierto para ayudar a los investigadores de IA a reducir la huella de carbono

Tiempo de lectura: 2 minutos

Un grupo de científicos de datos e investigadores internacionales de IA ha colaborado para diseñar un software capaz de estimar la huella de carbono de las operaciones informáticas. El paquete de software de código abierto, llamado CodeCarbon, fue diseñado por un consorcio de empresas de inteligencia artificial y ciencia de datos. La esperanza es que el software permita e incentive a los programadores a hacer su código más eficiente y reducir la cantidad de CO2 generado por el uso de recursos informáticos.

Según ITP, el nuevo paquete de software CodeCarbon fue desarrollado por un equipo de grupos de investigación de IA liderados por la empresa de investigación de IA Mila, junto con Comet.ml, Haverford College en Pensilvania y GAMMA. El software no solo estima la cantidad de CO2 producida por el uso de recursos informáticos, sino que también brinda a los desarrolladores consejos para reducir su huella de energía de carbono.

¿Cuánta energía requiere un modelo de IA?

Entrenar modelos de IA puede requerir mucha energía. Como explicó ArsTechnica, los investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst estimaron el costo total de crear y entrenar ciertos modelos de IA, y el equipo descubrió que entrenar la red de lenguaje natural BERT una vez generó aproximadamente tanto carbono como un vuelo de ida y vuelta entre San Francisco y New York. Mientras tanto, entrenar el modelo varias veces hasta que esté optimizado podría generar tanto CO2 como 315 pasajeros diferentes que toman ese mismo vuelo.

CodeCarbon tiene un módulo de mecanismo de seguimiento que registra la cantidad de energía utilizada por los proveedores de la nube y los centros de datos. Luego, el sistema utiliza datos extraídos de fuentes disponibles públicamente para estimar el volumen de CO2 generado, verificando las estadísticas de la red eléctrica a la que está conectado el hardware. El rastreador estima el CO2 producido para cada experimento utilizando un módulo de IA particular, almacenando los datos de emisiones para ambos proyectos y toda la organización.

About Gonzo Fernández

Avatar

Ver también

Aprendizaje profundo permite exploraciones cardíacas más seguras

Aprendizaje profundo permite exploraciones cardíacas más seguras

Tiempo de lectura: 2 minutos Investigadores de Rigshospitalet en Dinamarca han investigado el uso del aprendizaje profundo para reducir el …