La huella de carbono de la IA es tan alta como la del sector de la aviación, y se espera que las emisiones de CO2 crezcan considerablemente en los próximos años.
Montevideo | Todo El Campo | La inteligencia artificial, que llegó para revolucionar la tecnología moderna y futura, es una fuente de contaminación ambiental de un costo que comienza a ser observado por los profesionales y académicos.
La Facultad de Ciencias de la Universidad de Copenhagen (Dinamarca) señaló que la inteligencia artificial “tiene un costo”, precisamente por ser inteligente.
“Se estima que la huella de carbono del sector de las tecnologías de la información y las comunicaciones ya es al menos tan alta como la del sector de la aviación, y con cada vez más digitalización y soluciones de IA que consumen mucha energía, se espera que las emisiones de CO2 crezcan considerablemente en los próximos años”, expresa la casa de estudios.
Debemos ser conscientes del coste medioambiental de la implementación de la inteligencia artificial, planteó Raghavendra Selvan, profesor adjunto que no aboga por limitar el uso de soluciones inteligentes, sino por encontrar formas de hacerlas más ecológicas y, al mismo tiempo, obtener beneficios en diferentes aplicaciones.
“A menudo hablamos de cómo utilizar los métodos de inteligencia artificial (IA) para avanzar en los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas, pero rara vez hablamos del hecho de que la IA en sí misma tiene una gran huella de recursos subyacentes, incluido un alto consumo de energía. Incluso cuando una tecnología se utiliza para una aplicación ecológica, no debería impedirnos preguntarnos si la tecnología en sí es ecológica o no”, dijo el docente.
ALTO COSTE ENERGÉTICO = ALTA HUELLA DE CARBONO.
En una investigación, Selvan busca la forma de reducir la huella de carbono del aprendizaje automático y crear conciencia sobre los costos de los datos, lo que denomina IA consciente del clima.
“A nivel micro, podemos hacer que los algoritmos sean más rápidos y eficientes, lo que reduciría su uso de recursos. Por ejemplo, se podría ver cómo reducir el número de bits utilizados para hacer los cálculos, y cómo reducir los cálculos que son redundantes”, explicó.
Además, “debemos evaluar continuamente si necesitamos todos los datos que tenemos almacenados. La noción de ‘datos oscuros’ se refiere a los datos que se generan pero que nunca se vuelven a mirar. Algunas estimaciones sugieren que más de la mitad de los datos almacenados en los centros de datos son esos ‘datos oscuros’. Este tipo de datos inactivos en los centros de datos consumen energía, y eso es redundante”.
TODO COMIENZA CON LA TOMA DE CONCIENCIA.
Selvan espera que informar sobre los costos ambientales del desarrollo y la implementación de tecnología de uso intensivo de energía, como la IA, pronto se convierta en una realidad en muchas industrias. Especialmente para las industrias intensivas en datos, donde la aplicación de tecnología verde podría convertirse en una certificación importante, incluso exigida por las leyes.
“Algunos centros de datos y servicios en la nube ya están anunciando sus productos para que sean más ecológicos. Estamos viendo que los clientes que se preocupan por su impacto ambiental optan por usarlos. Pero otros sectores de datos no han comenzado a hacer esto, en primer lugar porque las herramientas para medir y reportar no están lo suficientemente maduras, y en segundo lugar porque hay una falta de conciencia”, reflexionó el docente.
La humanidad ya tiene “mucha conciencia de volar menos, pero cuando se trata de datos, aún no es de conocimiento común. Espero que el trabajo que mis colegas y yo estamos haciendo ayude a que los investigadores, la industria y el público sean conscientes de esto. Hace que sea mucho más fácil actuar sobre algo si estás informado”, concluyó.
Con un puntaje de 54,99, Uruguay se encuentra en el tercer lugar del Índice.
Montevideo | Todo El Campo | El 11 de agosto se conoció el primer Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), que posicionó a Uruguay en un lugar de relevancia.
Publicado en la sede de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal), es el primer estudio que revela la situación de la Inteligencia Artificial (IA) en Argentina, Bolivia, Chile, Perú, Colombia, Uruguay, Paraguay, Costa Rica, Ecuador, Panamá, Brasil y México, informó la Agencia de Gobierno electrónico y Sociedad de la Información y el Conocimiento (Agesic).
Las posiciones del índice se establecen en función del análisis de cinco dimensiones:
i) factores habilitantes (elementos que son necesarios para se desarrolle un sistema de IA robusto en el país).
ii) investigación, desarrollo y adopción.
iii) gobernanza (nivel de desarrollo del entorno institucional).
iv) percepción (tópicos dominantes en redes sociales y medios digitales).
v) futuro (tendencias académicas y visión de los expertos del impacto social).
Con un puntaje de 54,99, Uruguay se encuentra en el tercer lugar del Índice y obtiene los mejores puntajes en la dimensión Investigación, desarrollo y adopción, con un promedio de 75,95 puntos. Esta dimensión incluye las subdimensiones: Investigación, I+D y Adopción. Nuestro país se destaca especialmente en la subdimensión I+D, que considera los siguientes aspectos: el desarrollo de software en plataformas Open Source y la cantidad de patentes obtenidas; y el número y tamaño de las inversiones entrantes en IA.
Gráfico con los resultados de los indicadores Desarrollo e Innovación de los países: Argentina, Bolivia, Chile, Perú, Colombia, Uruguay, Paraguay, Costa Rica, Ecuador, Panamá, Brasil y México.
Durante la presentación del ILIA, José Manuel Salazar-Xirinachs, secretario ejecutivo de Cepal, destacó que “los datos obtenidos evidencian importantes diferencias regionales en la subdimensión de Innovación y Desarrollo de IA. Uruguay lidera la tabla a gran distancia de Chile, que ocupa el segundo lugar, con prácticamente el doble de puntaje. En este sentido, afirmó que “el liderazgo de Uruguay se manifiesta tanto en los indicadores de Desarrollo como en los de Innovación. La dispersión de esta subdimensión refleja de buena forma la heterogeneidad del panorama observado a nivel regional”.
El primer Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial fue elaborado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, con el apoyo del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF) y la Organización de los Estados Americanos (OEA), con la asistencia técnica de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco) y el HAI de Stanford.
Las nuevas tecnologías pueden variar desde software predictivo hasta modelos meteorológicos, drones y herramientas como robots.
Montevideo | Todo El Campo | Pocas actividades pueden presumir de una tradición productiva como la agropecuaria, entre ellas la ganadería lechera, cuya historia se remonta a 11.000 años atrás. Es una actividad que ha involucrado a personas, modelado entornos, desarrollado economías y que ha evolucionado constantemente gracias a tecnologías derivadas de nuevos conocimientos.
Por lo tanto, no debería sorprender si ahora el potencial que ofrece la inteligencia artificial puede ofrecer nuevos desarrollos a esta actividad que se ha desarrollado a lo largo de los siglos con el progreso del conocimiento humano. Las nuevas tecnologías pueden variar desde software predictivo hasta modelos meteorológicos, drones y herramientas como robots para resolver problemas de escasez de mano de obra.
DEL MODO REACTIVO AL MODO PREDICTIVO.
En la cría, la inteligencia artificial permite monitorear el estado de salud del ganado, aumentar la eficiencia productiva y la trazabilidad, identificando a cada animal individualmente a través del reconocimiento facial de las huellas en el hocico.
De esta forma se puede pasar del actual modelo reactivo, es decir, detectar los fenómenos y luego intervenir – por ejemplo en la cría el veterinario detecta los síntomas del animal para evaluar su estado de salud y aplicar la terapia – a un modelo predictivo, de manera que para poder intervenir cuando se detecten condiciones que puedan dar lugar a alteraciones en las condiciones de producción.
En el primer caso operamos de forma invasiva a través de intervenciones costosas y estresantes para el animal, como pruebas, muestras de sangre o sensores implantados en el cuerpo.
Ahora, nuevas tecnologías con cámaras no invasivas y algoritmos que desarrollan el aprendizaje automático para ayudar a los granjeros a monitorear la biometría (frecuencia cardíaca, temperatura corporal, etc.), recopilando información crítica sobre el volumen y la calidad de la leche, el estrés por calor y el bienestar general, permiten una operación más eficiente, también en grandes grupos de animales, y a costos más bajos.
El cambio a la agropecuaria predictiva a través de la inteligencia artificial cuenta con un fuerte apoyo en los EE.UU., donde la Ley de Reducción de la Inflación del año pasado asignó la friolera de 19.500 millones para respaldar la transición a un modelo que le permite operar con precisión, reduciendo sustancialmente los riesgos y pérdidas y aumentando la calidad y seguridad de las producciones.
Incluso nuestras producciones tradicionales deben considerar estas nuevas tecnologías. Se ha invertido mucho en comunicación y marketing para establecerlos en el mundo, con gran éxito. ¿No sería oportuno ahora trasladar parte de estos recursos a actividades de investigación para seguir haciéndolos evolucionar manteniendo el desfase cualitativo que les corresponde?
Artículo e imagen de teseo.clal.it. | Imagen creada con inteligencia artificial.
Activista incansable en la lucha contra el hambre y la pobreza. Firme defensor de la idea de que la tecnología agrícola podía ser una fuerza impulsora para el cambio y la justicia social.
Montevideo | Todo El Campo | La agricultura moderna se debe en gran medida al trabajo pionero del agrónomo estadounidense Norman Borlaug, quien falleció en 2009 a los 95 años de edad. Su trabajo revolucionó la agricultura y ayudó a alimentar a miles de millones de personas en todo el mundo.
Borlaug es considerado el padre de la Revolución Verde, un movimiento que comenzó en la década de 1960 y que transformó la agricultura en países en desarrollo como México, India y Pakistán. La Revolución Verde aumentó significativamente la producción de alimentos gracias al uso de semillas mejoradas, fertilizantes y pesticidas.
Su labor fue fundamental en el desarrollo de estas técnicas. Él y su equipo de investigadores trabajaron durante décadas para desarrollar semillas de trigo y maíz que pudieran resistir enfermedades y condiciones climáticas adversas. El resultado fue un aumento dramático en la producción de alimentos en países que antes sufrían de hambrunas y escasez de alimentos.
Pero no se limitó a la Revolución Verde. También fue un defensor de la agricultura sostenible y trabajó incansablemente para desarrollar técnicas agrícolas que pudieran aumentar la productividad de las tierras de cultivo sin dañar el medio ambiente.
Además, Borlaug fue un activista incansable en la lucha contra el hambre y la pobreza. Fue un firme defensor de la idea de que la tecnología agrícola podía ser una fuerza impulsora para el cambio y la justicia social. Viajó por todo el mundo para compartir su conocimiento y trabajar con agricultores de países en desarrollo, en un esfuerzo por mejorar sus vidas y sus medios de subsistencia.
El legado de Borlaug continúa hasta nuestros días. Su trabajo ha inspirado a generaciones de científicos y agricultores en todo el mundo. La agricultura moderna no sería lo que es hoy sin sus contribuciones.
Pero aún queda mucho por hacer. El hambre y la pobreza siguen siendo problemas crónicos en muchos países, y la agricultura sigue siendo fundamental en la lucha contra estos males. Es esencial que sigamos construyendo sobre el legado de Borlaug y sigamos innovando en la agricultura para enfrentar los desafíos del siglo XXI.
La labor de Norman Borlaug es un ejemplo de cómo un solo individuo puede hacer una gran diferencia en el mundo. Su trabajo ha sido fundamental en la transformación de la agricultura y la alimentación, y su legado continúa inspirando a generaciones de agricultores y científicos en todo el mundo.
