Investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) han desarrollado un modelo de Inteligencia Artificial (IA) de bajo consumo y «alto rendimiento», y lo han propuesto en dos artículos publicados en ‘IEEE Networking Letters’ y el ‘International Journal of Intelligent Systems’.. En un comunicado de la UOC este jueves, se explica que en los últimos años la IA «ha dejado de pertenecer en exclusiva al mundo de la investigación para conquistar cada vez más espacios de la vida», lo que supone un aumento de sus necesidades de energía.. La investigadora Laia Subirats señala que la eficiencia energética debe pasar a ser un parámetro central en el diseño de la IA: «No se trata solo de hacer modelos más rápidos o con mejor rendimiento, sino de hacerlos sostenibles, éticos y accesibles».. El primer trabajo ha demostrado que «es posible» desarrollar redes neuronales de impulsos (un tipo de IA que imita el funcionamiento del cerebro humano) de bajo consumo y de alto rendimiento utilizando componentes económicos y accesibles, como Raspberry Pi 5 y el acelerador BrainChip Akida.. El otro analiza de qué manera las redes neuronales de impulsos «pueden reducir el consumo energético de los sistemas de conducción autónoma», en comparación con las redes convolucionales: los investigadores comparan ambas tecnologías en tareas y han visto que las redes neuronales de impulsos utilizan entre 10 y 20 veces menor energía.. Según los autores, ambos estudios aportan «datos valiosos en la investigación para conseguir sistemas de IA que consuman menos energía y, por tanto, sean también más asequibles y accesibles».
Los investigadores entienden que la eficiencia energética debe ser un parámetro central en el diseño de la IA
Investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) han desarrollado un modelo de Inteligencia Artificial (IA) de bajo consumo y «alto rendimiento», y lo han propuesto en dos artículos publicados en ‘IEEE Networking Letters’ y el ‘International Journal of Intelligent Systems’.. En un comunicado de la UOC este jueves, se explica que en los últimos años la IA «ha dejado de pertenecer en exclusiva al mundo de la investigación para conquistar cada vez más espacios de la vida», lo que supone un aumento de sus necesidades de energía.. La investigadora Laia Subirats señala que la eficiencia energética debe pasar a ser un parámetro central en el diseño de la IA: «No se trata solo de hacer modelos más rápidos o con mejor rendimiento, sino de hacerlos sostenibles, éticos y accesibles».. El primer trabajo ha demostrado que «es posible» desarrollar redes neuronales de impulsos (un tipo de IA que imita el funcionamiento del cerebro humano) de bajo consumo y de alto rendimiento utilizando componentes económicos y accesibles, como Raspberry Pi 5 y el acelerador BrainChip Akida.. El otro analiza de qué manera las redes neuronales de impulsos «pueden reducir el consumo energético de los sistemas de conducción autónoma», en comparación con las redes convolucionales: los investigadores comparan ambas tecnologías en tareas y han visto que las redes neuronales de impulsos utilizan entre 10 y 20 veces menor energía.. Según los autores, ambos estudios aportan «datos valiosos en la investigación para conseguir sistemas de IA que consuman menos energía y, por tanto, sean también más asequibles y accesibles».
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