Investigadores desarrollan una técnica que reduce el consumo de energía en IA en un 95%

Investigadores de la firma BitEnergy AI han dado un paso importante hacia la eficiencia energética en el campo de la inteligencia artificial. Su nuevo método promete reducir en un 95% el consumo de energía necesario para entrenar y ejecutar modelos de IA, sin comprometer la precisión ni el rendimiento de estos sistemas.

Tal y como señalan en Decrypt, la clave de esta innovación radica en una nueva forma de realizar multiplicaciones de números de coma flotante, una operación esencial en los cálculos de IA. Tradicionalmente, estas multiplicaciones consumen grandes cantidades de energía. Sin embargo, los investigadores han logrado descomponer estas operaciones complejas en simples sumas de enteros, lo que reduce significativamente la carga de procesamiento y, por ende, el consumo energético.

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El concepto de coma flotante permite a las computadoras manejar cifras muy grandes o extremadamente pequeñas de manera eficiente. Pero a mayor precisión en los cálculos, mayor es la energía que se consume. El algoritmo propuesto, denominado L-Mul, simplifica estos procesos y logra el mismo nivel de precisión a un costo energético mucho menor.

No obstante, para que este sistema sea implementado de forma práctica, será necesario contar con hardware especializado que actualmente no está disponible de manera masiva. Aun así, los creadores de este método están optimistas y esperan que en el futuro los chips puedan adaptarse para aprovechar esta innovadora técnica.

Este avance se suma a los esfuerzos de diversas entidades que buscan formas más eficientes de manejar las multiplicaciones de matrices, un desafío matemático clave en el desarrollo de la inteligencia artificial.