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Si quieres entrenar un modelo de IA, normalmente necesitas filas y filas de computadoras potentes. Pero, ¿y si pudieras hacer los cálculos con solo la cantidad de energía necesaria para encender una bombilla? Los investigadores de la Universidad de California en Santa Cruz dicen que han encontrado una manera de hacerlo.

PRÓXIMO EN IA

Para 2027, se espera que la industria de la IA consuma aproximadamente la misma cantidad de energía cada año que los Países Bajos. Los usuarios tampoco están exentos: Una sesión típica con ChatGPT puede requerir hasta 500 ml de agua, que a menudo se usa para enfriar los centros de datos.

Para abordar el problema, Microsoft está trabajando en tecnología de fusión atómica, mientras que Alphabet está financiando proyectos que perforan miles de pies en la tierra en busca de energía geotérmica. Pero los ambientalistas dicen que estas soluciones de última esperanza tienen pocas posibilidades de funcionar, al menos en los próximos años.

Un enfoque más sostenible podría implicar cambiar la forma en que operan los modelos de IA en primer lugar. Los investigadores de la Universidad de California en Santa Cruz acaban de revelar un método prometedor que podría transformar la forma en que las empresas de IA entrenan sus grandes modelos de lenguaje (LLM).

Así es como funciona: La mayoría de los modelos actuales dependen de un proceso intensivo en energía llamado multiplicación de matrices (MatMul), que, como su nombre sugiere, implica multiplicar números a través de varias capas de una red. A menudo, esos números tienen decimales, lo que hace que cada paso del proceso sea más complicado de calcular.

Pero los científicos informáticos de Santa Cruz encontraron una manera de convertir estos números en valores ternarios. (En lugar de binarios, que usan 0 y 1, los ternarios también añaden -1 a la mezcla). Esto hace que cada cálculo sea mucho más fácil, ya que la computadora solo maneja tres opciones a la vez y puede sumarlas en lugar de multiplicarlas.

¿Cuánta energía puede ahorrar este enfoque? Los investigadores dijeron que pudieron ejecutar un modelo similar a Llama-2 en una escala de mil millones de parámetros con solo 13 vatios de potencia, comparable a una bombilla LED. Lograron esto sin una disminución significativa en el rendimiento.

Las empresas tecnológicas como OpenAI ya están avanzando hacia modelos de billones de parámetros, con los que este enfoque aún no es compatible. Aun así, los investigadores dicen que podrán escalar su método y que incluso puede adaptarse al hardware que las empresas de IA ya poseen.

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Según una encuesta de Gallup de 2023, el 29% de los estadounidenses han sido diagnosticados con depresión en algún momento de su vida. Esa cifra es un récord y ha aumentado 10 puntos desde 2015. Sin embargo, la enfermedad mental puede ser difícil de tratar porque no todos la experimentan de la misma manera.

Los neurólogos piensan que existen ciertos circuitos en el cerebro que corresponden con la depresión. Un equipo de investigadores de Stanford, Yale y otras instituciones realizó escaneos a 800 personas, cada una con depresión o ansiedad, para ver si podían detectar diferencias en la actividad cerebral de los participantes. Luego alimentaron los datos a través de un algoritmo de aprendizaje automático, que identificó seis subtipos distintos.

Las personas que mostraban una actividad cerebral hiperactiva tenían más probabilidades de responder positivamente a los antidepresivos. Mientras tanto, las personas cuyos cerebros estaban más activos en reposo encontraron que la terapia conversacional era la más efectiva. Las imágenes cerebrales de otro grupo se parecían a las de personas sin depresión, lo que sugiere que aún tenemos más por descubrir sobre el trastorno.

La autora principal del estudio, Leanne Williams, perdió a su pareja por la depresión en 2015. Ella dijo que la nueva clasificación podría ayudar a los pacientes a determinar el mejor curso de tratamiento desde el principio, en lugar de pasar años de prueba y error: "En esencia, es una demostración de un enfoque de medicina personalizada para la salud mental basado en medidas objetivas de la función cerebral."

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