La industria energética necesita adoptar software de inteligencia artificial de código abierto y los procesos colaborativos utilizados para crearlo, para satisfacer la demanda de energía creada por el creciente uso de… inteligencia artificial.
Ese es el argumento no del todo interesado en el centro de un nuevo informe de Linux Foundation Energy, también conocido como LF Energy, una iniciativa para promover el uso de software de código abierto en el sector energético.
El documento señala que “la energía solía fluir desde unidades de generación despachables a gran escala hacia usuarios finales pasivos a través de redes de transmisión y distribución administradas centralmente”.
Hoy en día, los generadores vienen en muchas más formas, tamaños y tipos, lo que significa que más organizaciones deben trabajar juntas para mantener los electrones en movimiento. Si bien estos sistemas distribuidos que utiliza la industria ya emplean muchos sensores, tecnología de IoT y computación de borde, la creciente complejidad de la red y sus entradas significa que ahora se utiliza cada vez más la IA para gestionarla.
Por supuesto, la IA también está impulsando la demanda de energía gracias a la construcciones masivas de centros de datos en marcha para ejecutar tales cargas de trabajo. Esas nuevas instalaciones crean en sí mismas la necesidad de una infraestructura energética más resiliente y de mayor capacidad.
Por lo tanto, la IA, bajo licencia de código abierto, está prescrita para remediar los problemas de demanda de energía creados por la IA (junto con otras actividades que desperdician vatios como minería de criptomonedas, publicidad en lineay impulsado por las redes sociales consumo de contenidos digitales).
«El sector energético está atravesando una transición fundamental», dijo Alex Thornton, director ejecutivo de LF Energy. El Registro.
«Es el mayor cambio que hemos visto en la energía y la electricidad desde quizás la invención de la red eléctrica. Y una parte importante de esa transición es la digitalización».
El mayor cambio que hemos visto en la energía y la electricidad desde quizás la invención de la red eléctrica. Y una parte importante de esa transición es la digitalización.
Thornton explicó que agregar más tecnología digital a la infraestructura energética significa abordar las limitaciones actuales en torno a la transmisión para facilitar la puesta en línea de nuevos centros de datos, la conexión y carga de vehículos eléctricos y la implementación. plantas de energía virtuales – una colección de recursos energéticos conectados entre sí.
Todo lo cual necesita datos.
«La digitalización es un aspecto clave de esta transición energética», afirmó Thornton.
«Y luego, a medida que avanzamos en este camino hacia la digitalización, tenemos esta avalancha de datos. Y realmente la única manera de hacer un buen uso de ellos es a través de la herramienta emergente de la IA. Y aquí es donde la IA encaja en toda esta historia de la digitalización.
«Ahora, la razón por la que desarrollamos este documento técnico como LF Energy y lo pensamos como código abierto es que si se acepta que la transición energética es realmente una transición energética digital, entonces se deduce lógicamente que el código abierto tiene que desempeñar un papel importante porque El código abierto ha surgido como la forma de facto de construir la tecnología moderna de manera colaborativa».
LF Energy ve beneficios en el código abierto y en el modelo colaborativo que han adoptado los proyectos de código abierto. A medida que la infraestructura de generación de energía se vuelve más distribuida, el grupo de Linux postula que las prácticas colaborativas de código abierto para coordinar y escalar entidades e iniciativas distribuidas representan una mejor plantilla organizacional que los consorcios industriales tradicionales.
Un enfoque de código abierto también proporciona a los proveedores una forma de colaborar que no infringe las reglas de competencia. Y puede ayudar a que los costos sean más manejables y, al mismo tiempo, evitar esfuerzos redundantes entre organizaciones a través de proyectos compartidos. Es más, sostiene el informe, las prácticas de código abierto hacen que el talento técnico sea más accesible para las organizaciones pequeñas a través de su participación en proyectos con otras partes interesadas.
Presentando el caso
el informe no incluye la palabra «alucinación», un término común para describir la tendencia de los modelos de IA a inventar respuestas a preguntas que no están cubiertas en los datos de entrenamiento. En lugar de insistir en los riesgos de la IA, el informe se centra en cómo los objetivos a los que se aspira para el sector energético (menos emisiones de carbono, mejor uso de la tecnología digital y descentralización) pueden alcanzarse mejor mediante la aplicación de la inteligencia artificial, que aquí se refiere al conjunto amplio de aplicaciones predictivas de aprendizaje automático y no solo de chatbots controlados con barreras de seguridad.
«Lo logramos en términos de confianza y cumplimiento», dijo Thornton. «Si estás usando IA en una infraestructura de misión crítica, necesitas poder confiar en que hará lo correcto. Entonces (con el código abierto) tienes transparencia sobre cómo funciona y los datos que se usaron para entrenar». «Así es como creemos que la apertura tiene un papel que desempeñar para inspirar esa confianza y abordar problemas como las alucinaciones».
Como dice el informe, «el código abierto fomenta la transparencia, la seguridad y la confianza, lo que agilizará el cumplimiento (de los requisitos de privacidad y protección de infraestructura crítica) y los de las regulaciones de IA (por ejemplo, los ‘sistemas de alto riesgo’ en la Ley de IA de la UE). «.
El informe sostiene que el software de código abierto y la colaboración de estilo de código abierto pueden ayudar a las empresas de energía con casos de uso de IA como previsión, simulación y optimización de carga, gestión de activos, planificación a largo plazo, toma de decisiones asistida por IA y gestión descentralizada de la energía en la red. borde.
«Si la industria energética no aplica las mejores prácticas de otros sectores y aprovecha estratégicamente el código abierto, no cumplirá las promesas y el potencial de la IA con velocidad y escala», argumenta el informe de LF Energy.
«El código abierto es la práctica clave que convierte las exageraciones en realidad».
El código abierto es la práctica clave que convierte las exageraciones en realidad
Informe de abril de 2024 del Departamento de Energía de EE. UU. informe (PDF) titulado «Beneficios y riesgos potenciales de la inteligencia artificial para la infraestructura energética crítica» aborda las posibles ventajas y desventajas de la IA de manera más directa. El informe del DOE también evita el término alucinación, pero utiliza una alternativa, «extrapolación», para describir el resultado inesperado o inexacto que puede derivarse de un modelo de aprendizaje automático que hace predicciones más allá de sus datos de entrenamiento.
La extrapolación es uno de los cuatro riesgos citados en la categoría «modos de falla involuntaria de la IA» del DOE. Los otros incluyen: sesgo, desalineación y uso de energía de la IA.
Para LF Energy, los problemas con la IA, los beneficios y los daños, se pueden manejar mejor con software de código abierto, señalando la familia de modelos Llama de código abierto de Meta y las herramientas distribuidas en HuggingFace como alternativas al software propietario de empresas como OpenAI y Antrópico.
El modelo de código abierto, dice el informe de LF, «proporciona beneficios exclusivos para la IA y los datos, como equidad (métodos para detectar y mitigar sesgos en conjuntos de datos y modelos), robustez (métodos para detectar alteraciones y moderación con conjuntos de datos y modelos), explicabilidad (métodos para mejorar la capacidad de la persona o del rol para comprender e interpretar los resultados, decisiones y recomendaciones del modelo de IA) y linaje (métodos para garantizar la procedencia de los conjuntos de datos y los modelos de IA)».
Observamos que muchos de los financiadores corporativos de la Fundación Linux, como AWS, Google, Meta y Microsoft, han realizado importantes inversiones en IA. ®
