El Fin Del Conocimiento - Bóveda 4/74 - IA Para El Bien - 2022

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IA Verde"] --> B["La Dra. Almazrouei presenta
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anfitrión de la COP28. 3"] A --> E["IA: evolución de inteligencia
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árabe destaca. 5"] A --> G["IA carece de información
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36.5 toneladas de emisiones de CO2. 11"] A --> M["Pequeños esfuerzos de IA Verde:
gran impacto. 12"] A --> N["Informe de huella de carbono
de Noor disponible. 13"] A --> O["El progreso necesita colaboración
en algoritmos, hardware. 14"] O --> P["Medición de carbono se extiende
a otros dominios. 15"] A --> Q["IA impulsada por necesidades,
sostenibilidad importante. 16"] C --> R["EAU: economía del conocimiento,
atracción de talento global. 17"] C --> S["TII a presentar
en COP28 en noviembre. 18"] class A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,S greenai class C,D,R,S tii class C,D,R,S uae class F noor class G,H,I,J,K,L,M,N emissions class O,P collaboration

Resumen:

1.- La Dra. Ebtesam Almazrouei del Instituto de Innovación Tecnológica (TII) en Abu Dhabi presenta sobre el futuro de la IA Verde.

2.- TII busca posicionar a Abu Dhabi y EAU como un instituto de I+D de clase mundial trabajando en investigación aplicada en muchos sectores.

3.- EAU está comprometido con iniciativas de sostenibilidad y será anfitrión de la COP28. La tecnología avanzada y la IA pueden abordar el cambio climático.

4.- Evolución de la IA de inteligencia estrecha a general, con grandes modelos de lenguaje siendo clave para lograr un razonamiento similar al humano.

5.- Ejemplos muestran a Noor, el mayor modelo de PLN árabe, destacando en generación de texto, chatbots, resumen al "pensar" y conectar información.

6.- La comunidad de IA carece de informes sobre el consumo energético y la huella de carbono de grandes modelos de IA, especialmente durante la inferencia.

7.- Factores que impactan la huella de carbono de la IA: tamaño del modelo/datos, eficiencia del hardware, eficiencia/ubicación del centro de datos, mezcla energética.

8.- Fuentes de emisiones abarcan almacenamiento/transferencia de datos, experimentación, entrenamiento, servicio de modelos y otras actividades relacionadas con la investigación.

9.- Huella de Noor: 65% del entrenamiento, 30% del desarrollo. Las inferencias podrían emitir 30 toneladas de CO2 por día si se usan ampliamente.

10.- Mejores prácticas: arquitecturas de modelos óptimas, inferencia eficiente, nuevos algoritmos, aceleradores personalizados, emisiones minimizadas de actividades de investigación.

11.- Solo el desarrollo de Noor emitió 36.5 toneladas de CO2, equivalente a las emisiones de 2 estadounidenses o 3 suizos por año.

12.- Pequeños esfuerzos hacia la IA Verde pueden tener un gran impacto. El avance en IA debe considerar el impacto ambiental.

13.- El informe que detalla la evaluación holística de la huella de carbono de Noor está disponible públicamente.

14.- El progreso requiere colaboración: nuevos algoritmos eficientes, hardware, centros de datos, aplicaciones, todos juegan un papel.

15.- La metodología para medir la huella de carbono de la IA podría extenderse a otros dominios intensivos en datos como la salud.

16.- El desarrollo de IA está impulsado por necesidades reales que puede abordar, superando los costos energéticos, pero la sostenibilidad es importante.

17.- EAU está invirtiendo fuertemente en construir una economía basada en el conocimiento y atraer talento global para investigación y desarrollo.

18.- TII y otras organizaciones de EAU presentarán proyectos de sostenibilidad en la COP28 en noviembre de 2023.

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