{"id":27815,"date":"2025-03-13T03:00:59","date_gmt":"2025-03-13T03:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27815"},"modified":"2025-03-13T03:00:59","modified_gmt":"2025-03-13T03:00:59","slug":"desarrollan-un-metodo-de-entrenamiento-de-redes-neuronales-de-bajo-consumo-energetico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27815","title":{"rendered":"Desarrollan un m\u00e9todo de entrenamiento de redes neuronales de bajo consumo energ\u00e9tico"},"content":{"rendered":"
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Los recursos inform\u00e1ticos necesarios para entrenar las redes neuronales para la inteligencia artificial (IA) implican un enorme consumo de energ\u00eda. Los investigadores de la Universidad T\u00e9cnica de M\u00fanich (TUM<\/a>) han desarrollado un m\u00e9todo de entrenamiento de redes neuronales 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido y, por lo tanto, mucho m\u00e1s eficiente energ\u00e9ticamente. En lugar de adoptar un enfoque iterativo, los par\u00e1metros se calculan directamente en funci\u00f3n de las probabilidades, lo que permite reducir el consumo energ\u00e9tico.<\/p>\n

\"Centros
El nuevo m\u00e9todo permitir\u00e1 reducir el consumo de energ\u00eda en los centros de datos durante el entrenamiento de las redes neuronales para la inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n

Las aplicaciones de IA, como los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM), se han convertido en parte integral de la vida cotidiana. Las capacidades de procesamiento, almacenamiento y transmisi\u00f3n necesarias las proporcionan centros de datos que consumen enormes cantidades de energ\u00eda.<\/p>\n

La aparici\u00f3n de aplicaciones de IA m\u00e1s complejas en los pr\u00f3ximos a\u00f1os aumentar\u00e1 considerablemente la demanda de capacidad de los centros de datos, adem\u00e1s de consumir grandes cantidades de energ\u00eda para el entrenamiento de redes neuronales. Para contrarrestar esta tendencia, los investigadores han desarrollado un m\u00e9todo de entrenamiento que es 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido y logra una precisi\u00f3n comparable a los procedimientos existentes. Esto reducir\u00e1 significativamente el consumo de energ\u00eda para el entrenamiento.<\/p>\n

Enfoque de probabilidades para el entrenamiento de redes neuronales<\/h2>\n

El nuevo m\u00e9todo utiliza un enfoque de probabilidades, en vez de determinar de manera repetida los par\u00e1metros entre los nodos. El m\u00e9todo probabil\u00edstico se basa en el uso espec\u00edfico de valores en lugares cr\u00edticos de los datos de entrenamiento donde se producen cambios grandes y r\u00e1pidos en los valores.<\/p>\n

El m\u00e9todo permite determinar los par\u00e1metros necesarios con un m\u00ednimo de potencia de c\u00e1lculo. Esto puede hacer que el entrenamiento de redes neuronales sea mucho m\u00e1s r\u00e1pido y, en consecuencia, m\u00e1s eficiente energ\u00e9ticamente.<\/p>\n

El objetivo del estudio actual es utilizar este enfoque para obtener sistemas din\u00e1micos de ahorro de energ\u00eda a partir de los datos. Estos sistemas cambian con el transcurso del tiempo de acuerdo con ciertas reglas y se encuentran, por ejemplo, en los modelos clim\u00e1ticos y en los mercados financieros.<\/p>\n

Entrenamiento de las redes neuronales<\/h2>\n

El funcionamiento de las redes neuronales, que se utilizan en la IA para tareas como el reconocimiento de im\u00e1genes o el procesamiento del lenguaje, se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes est\u00e1n formadas por nodos interconectados llamados neuronas artificiales. Las se\u00f1ales de entrada se ponderan con determinados par\u00e1metros y luego se suman. Si se supera un umbral definido, la se\u00f1al se transmite al siguiente nodo.<\/p>\n

Para entrenar la red, la selecci\u00f3n inicial de valores de par\u00e1metros suele ser aleatoria, por ejemplo, utilizando una distribuci\u00f3n normal. A continuaci\u00f3n, los valores se ajustan de forma incremental para mejorar gradualmente las predicciones de la red. Debido a las numerosas iteraciones necesarias, este entrenamiento es extremadamente exigente y consume mucha electricidad.<\/p>\n

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