Un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) podría disminuir de forma notable el consumo de energía mientras mejora su rendimiento, lo que representa un avance capaz de ayudar a mitigar la crisis energética asociada a estos sistemas, informó recientemente la Universidad de Tufts (EE.UU.).
De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía, los centros de datos y de IA situados en territorio estadounidense consumieron 415 teravatios-hora en 2024, más del 10 % de la energía producida en el país en ese año. Se espera que esta cifra se duplique en 2030.
Un enfoque híbrido, la solución
Ante esta situación, un equipo de investigadores desarrolló un modelo de IA basado en arquitectura neurosimbólica. Este enfoque combina las redes neuronales convencionales —especializadas en el reconocimiento y la generación de patrones— con el razonamiento simbólico, similar a la forma en que los humanos resuelven problema.
Según los científicos, la IA neurosimbólica podría usar hasta 100 veces menos energía que los modelos actuales, al tiempo que mejora la precisión para la realización de diversas tareas. Además, el tiempo para entrenar este sistema puede reducirse, pasando de más de un día a apenas unos minutos en algunos casos.
En las pruebas realizadas con robots, el nuevo modelo alcanzó tasas de éxito muy superiores frente a los sistemas tradicionales, especialmente en tareas complejas que requieren planificación, como el rompecabezas de la Torre de Hanói. Esto se debe a que la IA neurosimbólica limita la cantidad de ensayo y error durante su aprendizaje, por lo que puede llegar a la solución de un problema con mayor rapidez.
Los especialistas concluyeron que su modelo podría representar un camino más sostenible y confiable para el futuro de la IA, en un contexto de creciente demanda energética por parte de centros de datos cada vez más grandes. Este invento fue publicado en un artículo en el servicio de preimpresión arXiv.
Si te ha gustado, ¡compártelo con tus amigos!
