cómo impulsar un machine learning energéticamente eficiente
 el MACHINE LEARNING está en todas partes. Ahora lo impulsa todo, desde los algoritmos de detección de tumores hasta los programas de reconocimiento facial. Este tipo de inteligencia artificial es ahora omnipresente y una tecnología fundamental. Pero, en la actualidad, el entrenamiento de modelos muy complejos suele requerir un consumo de energía asombroso. los investigadores que revisaron una destacada arquitectura utilizada para el procesamiento del lenguaje natural descubrieron que, en una ocasión, el entrenamiento del modelo requirió más de 650.000 kWh de energía por 84 horas. esto generó aproximadamente el mismo impacto de emisiones de CO2 que tendrían 57 seres humanos a lo largo de todo un año de sus vidas. 

Sin nuevos enfoques, el impacto energético del machine learning podría ser rápidamente insostenible.
Cómo impulsar un machine learning energéticamente eficiente
 EL MACHINE LEARNING está en todas partes. Ahora lo impulsa todo, desde los algoritmos de detección de tumores hasta los programas de reconocimiento facial. Este tipo de inteligencia artificial es ahora omnipresente y una tecnología fundamental. Pero, en la actualidad, el entrenamiento de modelos muy complejos suele requerir un consumo de energía asombroso. Los investigadores que revisaron una destacada arquitectura utilizada para el procesamiento del lenguaje natural descubrieron que, en una ocasión, el entrenamiento del modelo requirió más de 650.000 kWh de energía por 84 horas. Esto generó aproximadamente el mismo impacto de emisiones de CO2 que tendrían 57 seres humanos a lo largo de todo un año de sus vidas. 

Sin nuevos enfoques, el impacto energético del machine learning podría ser rápidamente insostenible.
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