Clean-IT
La digitalización cambia las reglas del juego en la búsqueda de un futuro sostenible. Las últimas tecnologías y aplicaciones digitales como la nube, la inteligencia artificial y los dispositivos móviles nos permiten alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible y reducir las emisiones de carbono en muchos sectores. Sin embargo, los propios sistemas informáticos tienen una inmensa necesidad de energía para sus innumerables dispositivos, centros de datos, aplicaciones y redes globales. Para reducir efectivamente la huella de carbono de la digitalización, es necesario aplicar la eficiencia algorítmica y la sostenibilidad por diseño como principios rectores en la ingeniería digital.
Sueño Consultancy Services siempre se esforzará por proporcionar soluciones de Clean IT a partir de la investigación y la aplicación en muchos campos diferentes de las tecnologías digitales en las siguientes áreas:
Digitalization and Climate
Las tecnologías digitales ayudan a reducir las emisiones de carbono de forma masiva a escala global. Son indispensables para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Sin embargo, los sistemas digitales tienen su propia participación en las emisiones de carbono, que aumentan constantemente. ¿Cuánto añaden los sistemas informáticos a la huella de carbono global? ¿Cuánta energía requieren los sistemas digitales y qué medidas se han tomado ya para intentar reducirla? ¿Qué podemos hacer en la vida cotidiana para reducir el consumo de energía de los dispositivos y servicios digitales? ¿Qué falta hasta ahora y cómo pueden las tecnologías de la información limpias y la sostenibilidad por diseño ayudar a reducir aún más la huella de carbono de los sistemas informáticos?
Energy-efficient Algorithms and Databases:
Todas las tecnologías digitales se basan en algoritmos y datos. Hablando metafóricamente, los sistemas informáticos son como la alquimia. Muy pocas cosas son imposibles en el mundo digital. Cualquier escenario o programa puede modelarse mediante secuencias de valores binarios (0-1). Sin embargo, la calidad de los programas digitales varía significativamente. Se puede lograr el mismo resultado con secuencias algorítmicas muy diferentes. Un software grande, complejo y con un diseño derrochador puede facilitar el mismo resultado que un algoritmo delgado, simple y cuidadosamente diseñado. Dado que las emisiones de carbono y el consumo de energía en los sistemas informáticos siempre se originan en el tiempo y el esfuerzo informático, es de vital importancia encontrar las formas más eficientes de diseñar programas informáticos para llevar a cabo tareas específicas dentro de un cierto margen de calidad.
Energy-efficient Data Centers:
Los centros de datos son el núcleo de la transformación digital. Alojan la omnipresente nube y ejecutan millones de aplicaciones utilizadas por personas de todo el mundo. Permiten que personas e instituciones de todo el mundo accedan a la potencia informática y al almacenamiento de datos a gran escala y hacen posibles todas las aplicaciones digitales populares que nos acompañan en la vida cotidiana. Sin embargo, los centros de datos consumen enormes cantidades de energía. Hacer frente a este problema es obligatorio para que la digitalización sea sostenible en el futuro.
Clean IA :
Hoy en día, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta poderosa para gestionar muchas tareas y organizar el mundo conectado moderno. Sin IA no podríamos gestionar la avalancha global de datos recopilados por millones de dispositivos digitales. Sería imposible navegar por la vasta WWW con sus miles de millones de sitios web y documentos web. No pudimos hacer predicciones significativas a partir de los datos estadísticos recopilados para diagnosticar enfermedades, organizar el tráfico, la venta minorista y la distribución de mercancías. Sin la inteligencia artificial, la visión de los automóviles sin conductor y el mantenimiento predictivo seguiría siendo una fantasía y ninguno de los desafíos de sostenibilidad global, como la lucha contra la pobreza, el analfabetismo, la contaminación, etc., estaría al alcance. En resumen: una vida sin tecnologías de inteligencia artificial se ha vuelto difícilmente imaginable. Sin embargo, la demanda cada vez mayor de aplicaciones de inteligencia artificial tiene su precio. Entrenar y ejecutar los últimos modelos de IA basados en redes neuronales profundas requiere cantidades masivas de datos estructurados y cientos de miles de capas de computación. El entrenamiento de una poderosa red neuronal puede emitir tanto carbono como el ciclo de vida de cinco autos, incluido el combustible. Para tener los beneficios de la IA sin destruir el planeta, es obligatorio encontrar nuevas técnicas de entrenamiento y esquemas operativos para redes neuronales profundas, que requieren mucha menos entrada de datos, potencia de cálculo y, por lo tanto, mucha menos energía.
