Demostracion de Anaconda

Con el objetivo de reducir el impacto ambiental de los sistemas de inteligencia artificial, se ha enfocado en el desarrollo de prácticas conscientes hacia la “IA verde”. Una solución para optimizar la eficiencia energética y el rendimiento en experimentos de aprendizaje automático es el uso de Intel® Extension para Scikit-learn*, un paquete de extensión de código abierto desarrollado por Intel®. 

 

A medida que la IA se vuelve cada vez más importante en nuestra vida diaria, también crecen las preocupaciones sobre sus posibles consecuencias ambientales debido al alto consumo de energía y recursos computacionales, lo que resulta en emisiones considerables de CO2. El concepto de “IA verde” busca mitigar estos problemas, con el objetivo de minimizar la huella ambiental de la IA.

 

Una solución en este sentido es Scikit-learn-intelex (Sklearnex), una extensión acelerada por Intel para la popular biblioteca Scikit-learn. Sklearnex utiliza optimizaciones de software especializadas para reducir el tiempo de cálculo necesario en los experimentos de aprendizaje automático. Esta optimización es especialmente importante ya que el procesamiento de grandes volúmenes de datos requiere un consumo energético considerable. Se evaluaron diferentes algoritmos de aprendizaje automático en múltiples marcos de análisis de datos utilizando la herramienta de referencia scikit-learn. Se probaron configuraciones experimentales diversas, incluyendo algoritmos como PCA (Análisis de Componentes Principales) para reducción de dimensionalidad, SVM (Máquinas de Vectores de Soporte) para clasificación y regresión, así como algoritmos para pruebas de agrupamiento y reducción de dimensionalidad, entre otros.

 

Para poner en perspectiva los resultados, los ahorros estimados de CO2 al utilizar sklearnex pueden ser significativos en comparación con otras actividades de reducción de emisiones. Por ejemplo, el uso del paquete Scikit-learn no optimizado en una sola instancia de AWS C5.metal puede generar 0,2 kg de CO2 por hora, mientras que sklearnex solo generaría 0,04 kg para una carga de trabajo similar. Esta reducción de 0,16 kg por hora se traduce en una importante disminución de emisiones a largo plazo.

 

En resumen, no se puede subestimar la importancia de adoptar prácticas de IA ecológica, y las optimizaciones de software como sklearnex son fundamentales para lograr un aprendizaje automático eficiente desde el punto de vista energético. Aunque los ahorros individuales pueden parecer modestos, el impacto acumulativo en el desarrollo de la IA puede ser significativo. Al incorporar principios de IA verde y utilizar herramientas como sklearnex, es posible reducir de manera significativa la huella ambiental de la IA, allanando el camino hacia un futuro más sostenible.

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