Los métodos de inteligencia artificial son componentes esenciales de cualquier acción en materia de energías renovables. Para que las energías renovables sean operativas, eficientes y viables es necesario modelar muchos fenómenos complejos y optimizar muchos procesos.

Sin embargo, hay un área que ha sido descuidada por los investigadores y la industria: el impacto ecológico de la propia inteligencia artificial. Sólo recientemente se ha arrojado algo de luz en esta dirección:

  • Se ha pronosticado que para 2030 la mitad del consumo mundial de energía eléctrica se atribuirá a las instalaciones informáticas.
  • Estudios recientes demuestran que el diseño y entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático de última generación produce la misma cantidad de CO2 que seis coches medianos durante su vida útil. Esto plantea muchas dudas sobre cómo hacer una inteligencia artificial ecológicamente viable.

En este contexto, un consorcio de 6 instituciones de 5 países comenzó a trabajar en el marco de un tema común que es la Inteligencia Artificial Verde y Sostenible y con el apoyo de una acción coordinada de dos proyectos:

  1. El proyecto «Hacia un aprendizaje automático ecológicamente viable (GreenAI)», coordinado por Inria Chile e Inria y financiado por el programa CLIMAT AmSud. En él participan investigadores de Inria en Francia, Inria en Chile, el Centro de Modelización Matemática en Chile, la Universidad de Asunción en Paraguay, el Laboratorio Nacional de Computación Científica en Brasil y la Universidad de la República en Uruguay.
  2. Y el proyecto «Hacia una Inteligencia Artificial Sostenible (SusAIN)» financiado por Inria y su programa de Equipos Asociados, que incluye investigadores de Inria en Francia, Inria en Chile, Centro de Modelamiento Matemático en Chile y el Laboratorio Nacional de Computación Científica en Brasil.

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Fuente: greenai.inria.cl