En búsqueda de un modelo predictivo de IA que optimice la gestión del agua

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Encontrar un modelo de IA que optimice la gestión del agua. Este es el objetivo del primer Hackathon que organiza el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.

Mas concretamente, la Secretaría de Estado de Inteligencia Artificial, perteneciente al Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, ha anunciado la celebración del evento ‘Green AI: El futuro sostenible de la Inteligencia Artificial’ el próximo 14 de octubre, en ‘Meeting Place’ (Pº de la Castellana, 81).

En paralelo a este evento se lanzará el mismo día y en la misma ubicación un Hackathon que brindará la oportunidad a programadores, ingenieros y creativos de desarrollar un modelo predictivo de alta precisión de la capacidad de generación hidráulica.

Bajo el nombre de ‘Desafío: Energía HidroPredictiva’, se pretende buscar una solución a corto plazo para predecir con alta precisión la capacidad de generación hidráulica. Tal y como destacan desde la institución, esta predicción es crucial para gestionar los picos de consumo diario y garantizar un funcionamiento eficiente del sistema eléctrico con el mayor aporte renovable posible.

Las soluciones más eficientes serán trabajadas, expuestas, valoradas y premiadas durante el mismo 14 de octubre. El jurado estará compuesto por perfiles que abarquen las áreas clave, como expertos en energía hidroeléctrica, data scientists, profesionales de empresas del sector y académicos.

Las inscripciones para el Hackathon están abiertas desde el 5 de septiembre hasta el 18 de septiembre.

Cabe señalar que la digitalización del agua es uno de los ejes en los que trabajan muchas Administraciones Públicas. Cataluña usa también la IA y la robótica para este fin, mientras que en Galicia o en Valencia están digitalizando las infraestructuras.

Evento tecnológico

Este evento pretende consolidar un punto de reunión donde líderes del sector tecnológico, instituciones, empresas y startups discutirán y explorarán en diferentes ponencias, mesas de debate y casos de éxito cómo la inteligencia artificial (IA) puede ser utilizada de manera más responsable y sostenible. Además, en paralelo,

En el marco del Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV), aprobado a finales de 2022, la Secretaría de Estado de Inteligencia Artificial pretende concienciar sobre los efectos del uso de la inteligencia artificial. Si bien esta tecnología puntera supone un acelerador y facilitador para muchos procesos, como resolver problemas climáticos, su uso acarrea una problemática en términos de consumo energético.

Tal y como indica la Agencia Internacional de la Energía en su último informe, mientras que en 2022 la demanda mundial de electricidad de los centros de datos suponía el casi el 2% del total consumido, en 2026 esta demanda de electricidad podría duplicarse, previéndose un consumo energético de 1.000 teravatios por hora.

La IA es una tecnología significativamente demandante de recursos no solo energéticos (luz), sino también hídricos (agua), así como una fuente de emisiones de carbono debido a la demanda de energía que requiere para su entrenamiento y para operar modelos de gran tamaño. En este sentido, se crea una dualidad entre la búsqueda de una IA más verde y sostenible (‘Green in AI’) y la de la eficiencia energética a través de la IA (‘Green by AI’). En el primer caso, Green in AI, se pretende identificar el consumo excesivo de recursos que provoca esta tecnología y que no se ve, como por ejemplo guardar documentos en la nube o cualquier búsqueda en aplicaciones como ChatGPT, y buscar la forma de reducirlo para evitar la contaminación y conseguir un ahorro energético. Paralelamente, la vía de ‘Green by AI’ es la encargada de desarrollar unos algoritmos de alta precisión que consigan optimizar el consumo de energía y reducir las emisiones en todos los ámbitos.

El objetivo principal del PNAV se fundamenta en estas dos vertientes que buscan el desarrollo de una IA más respetuosa con el medioambiente y que funcione como aliada para reducir las emisiones, además de fomentar la concienciación a todos los niveles de la sociedad y el uso ético de esta tecnología. Como ejes de investigación, los equipos de trabajo han identificado los retos más inmediatos como la necesidad de estándares de medición, la recolección de datos sobre los impactos ambientales más allá del uso operativo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero y la mejora de la transparencia ambiental y la equidad.


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