Investigadores de la Universidad de Cádiz han liderado un estudio que propone reducir el consumo energético de los grandes modelos de lenguaje mediante mejoras en el software que los ejecuta.
La investigación plantea una vía para hacer más sostenibles estas tecnologías sin alterar los modelos ya entrenados, una cuestión clave en un momento en el que su uso crece en educación, investigación, asistentes virtuales y servicios digitales.
La Universidad de Cádiz (UCA) ha situado el foco en uno de los grandes retos tecnológicos actuales: cómo disminuir el impacto medioambiental de la inteligencia artificial sin perder capacidad de respuesta. El trabajo, publicado en la revista Future Generation Computer Systems, presenta una herramienta orientada a optimizar los motores de inferencia, es decir, los programas que permiten a estos sistemas generar respuestas en tiempo real.
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Una solución centrada en el software que ejecuta los modelos de inteligencia artificial
El estudio no plantea reducir el tamaño de los modelos ni limitar su funcionamiento. La propuesta va por otro camino: actuar sobre el software encargado de ponerlos en marcha. ¿Y por qué importa esto? Porque estos sistemas requieren una gran cantidad de recursos computacionales, especialmente durante la generación de respuestas.
La herramienta desarrollada por el equipo gaditano utiliza un algoritmo genético inspirado en la evolución natural. En la práctica, este sistema analiza múltiples combinaciones de mejora en el código y selecciona aquellas que permiten aprovechar mejor el hardware disponible.
Estos son algunos de los puntos principales del trabajo:
- Optimiza el software de ejecución de los modelos ya entrenados.
- Reduce el consumo energético sin modificar la estructura del modelo.
- Acelera los tiempos de respuesta durante la inferencia.
- Permite avanzar hacia sistemas más sostenibles y eficientes.
Dicho de otra manera: no se trata de cambiar la inteligencia artificial desde dentro, sino de hacer que funcione de una forma más ágil y con menor gasto energético.
Los ensayos logran menos consumo energético y respuestas más rápidas
Las pruebas realizadas con modelos de lenguaje de distintos tamaños han arrojado mejoras destacadas. Según los datos del estudio, la optimización permitió reducir el consumo energético en más de un 13% y acortar el tiempo de ejecución en cerca de un 20%.
Para verlo de forma sencilla, los principales resultados pueden resumirse así:
| Aspecto analizado | Resultado obtenido |
|---|---|
| Reducción del consumo energético | Más de un 13% |
| Mejora del tiempo de ejecución | Cerca de un 20% |
| Tipo de mejora aplicada | Optimización del software |
| Modelos afectados | Grandes modelos de lenguaje |
Estos avances resultan relevantes porque el uso diario de modelos de lenguaje genera una demanda energética considerable. La UCA ha señalado que este consumo puede compararse con el de miles de hogares y con emisiones equivalentes a las de un coche al recorrer unos 80.000 kilómetros.
Un equipo de la UCA abre nuevas vías para una tecnología más sostenible
El trabajo ha sido desarrollado por Javier Jareño, José Miguel Aragón-Jurado, Juan Carlos De La Torre, Patricia Ruiz y Bernabé Dorronsoro, investigadores vinculados a la Escuela Superior de Ingeniería de Cádiz y al grupo Graphical Methods, Optimization and Learning (GOAL).
La financiación de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía ha permitido llevar a cabo esta investigación dentro del proyecto gCODE.
Con estos resultados, la Universidad de Cádiz abre una línea de trabajo orientada a reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial. Y, visto el crecimiento de estas tecnologías, no es un detalle menor: mejorar su eficiencia puede ser tan importante como ampliar sus capacidades.
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