Durante a\u00f1os, las principales compa\u00f1\u00edas automotrices han estado trabajando para agregar funciones aut\u00f3nomas a los veh\u00edculos en el camino hacia la conducci\u00f3n totalmente automatizada (piense en advertencias de cambio de carril, c\u00e1maras exteriores y control de crucero inteligente). Tesla, en particular, est\u00e1 apostando fuerte por la tecnolog\u00eda; Elon Musk ha dicho que la compa\u00f1\u00eda \u00abvaldr\u00e1 b\u00e1sicamente cero\u00bb si no puede controlar las funciones de conducci\u00f3n aut\u00f3noma.<\/p>\n
Los accidentes fatales recientes que involucran a Teslas aut\u00f3nomos han aumentado las preocupaciones de seguridad en torno a la conducci\u00f3n aut\u00f3noma, pero un nuevo estudio(Se abre en una nueva ventana)<\/span> por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT) identifica un nuevo riesgo: las emisiones de carbono de la potencia inform\u00e1tica.<\/p>\n Una flota global de veh\u00edculos aut\u00f3nomos podr\u00eda superar las emisiones de carbono de todos los centros de datos en la actualidad, que ya representan un asombroso 0,3 % de las emisiones globales. Esto significa que los veh\u00edculos aut\u00f3nomos esencialmente duplicar\u00edan la energ\u00eda que el mundo consume actualmente para ejecutar sitios web, servicios de transmisi\u00f3n, almacenamiento de datos y todas las dem\u00e1s funciones de Internet.<\/p>\n \u00abHacer que un autom\u00f3vil se mueva de forma aut\u00f3noma requiere muchos c\u00e1lculos\u00bb, dice Soumya Sudhakar, estudiante de posgrado en aeron\u00e1utica y astron\u00e1utica en el MIT y primer autor del estudio. \u00abEn los centros de datos de hoy, gran parte de la carga de trabajo est\u00e1 impulsada por la IA. Los veh\u00edculos aut\u00f3nomos tambi\u00e9n [rely on] IA para interactuar con el entorno, comprender lo que sucede y evitar obst\u00e1culos\u00bb.<\/p>\n \n<\/p>\n La investigadora del MIT Soumya Sudhakar presenta sus hallazgos en TEDx Boston. (Cr\u00e9dito: TEDx YouTube) \u00abEstas son cantidades realmente grandes de emisiones cuando estamos tratando de llegar a cero emisiones netas como sociedad\u00bb, dice Sudhakar en una charla TEDx.(Se abre en una nueva ventana)<\/span>. Ella se\u00f1ala que las emisiones de actividades como escuchar podcasts, trabajar desde casa y ver Netflix son f\u00e1ciles de olvidar. <\/p>\n \u00abUna raz\u00f3n por la que no pensamos en la conexi\u00f3n directa entre la computaci\u00f3n y las emisiones es que muchas de esas emisiones se extraen en los centros de datos. Pero esos centros consumen electricidad y producen muchas emisiones\u00bb, dice.<\/p>\n Para cuantificar las emisiones de carbono de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos, los investigadores consideraron cuatro factores:<\/p>\n El n\u00famero de veh\u00edculos aut\u00f3nomos en la carretera. Hoy en d\u00eda hay 1.200 millones de autom\u00f3viles.<\/p>\n<\/li>\n Cu\u00e1ntas horas al d\u00eda se conduce cada veh\u00edculo.<\/p>\n<\/li>\n La potencia inform\u00e1tica necesaria para dar soporte a esos veh\u00edculos durante esa cantidad de tiempo al d\u00eda.<\/p>\n<\/li>\n La intensidad de carbono de la fuente de energ\u00eda (gas\/gol\/viento\/solar). <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n \u00abPor s\u00ed solo, parece una ecuaci\u00f3n enga\u00f1osamente simple\u00bb, dice Sudhakar. \u00abPero cada una de esas variables contiene mucha incertidumbre porque estamos considerando una aplicaci\u00f3n emergente que a\u00fan no est\u00e1 aqu\u00ed\u00bb.<\/p>\n \n<\/p>\n Ecuaci\u00f3n para cuantificar las emisiones de carbono de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos. (Cr\u00e9dito: TEDx Boston) Los resultados son reveladores. Para simplificar las cosas, el equipo utiliz\u00f3 la intensidad de carbono promedio de la energ\u00eda utilizada en 2020. Estimaron un m\u00e1ximo de mil millones de veh\u00edculos aut\u00f3nomos en la carretera (o la mayor\u00eda de los 1.2 mil millones de veh\u00edculos actuales), conduciendo durante una hora al d\u00eda. con una computadora de 840 watts. <\/p>\n Con esos factores, las emisiones de los veh\u00edculos aut\u00f3nomos a partir de la potencia computacional ser\u00edan equivalentes a las de todos los centros de datos actuales, o el 0,3 % de las emisiones globales. Eso es m\u00e1s o menos equivalente a todo el pa\u00eds de Argentina. Con una computadora m\u00e1s potente, de 3100 vatios, emitir\u00edan m\u00e1s del doble, o alrededor del 1% de las emisiones globales.<\/p>\n \u00abDespu\u00e9s de ver los resultados, esto tiene mucho sentido, pero no es algo que est\u00e9 en el radar de muchas personas\u00bb, dice Sertac Karaman, profesor asociado de aeron\u00e1utica y astron\u00e1utica y director del Laboratorio de Sistemas de Informaci\u00f3n y Decisi\u00f3n (LIDS). ). \u00abEstos veh\u00edculos en realidad podr\u00edan estar usando una tonelada de potencia inform\u00e1tica. Tienen una visi\u00f3n de 360 \u200b\u200bgrados del mundo, as\u00ed que mientras nosotros tenemos dos ojos, ellos pueden tener 20 ojos, mirando por todos lados y tratando de entender todas las cosas que suceden al mismo tiempo\u00bb.<\/p>\n \n<\/p>\n El chip AI patentado de Tesla, llamado Dojo. (Cr\u00e9dito: Tesla) La gran pregunta es: \u00ab\u00bfQu\u00e9 podemos hacer al respecto ahora para que no suceda en el futuro?\u00bb Los investigadores describieron cuatro \u00e1reas principales de enfoque.<\/p>\n El primero es la descarbonizaci\u00f3n de la red el\u00e9ctrica. Esto reducir\u00e1 dr\u00e1sticamente el impacto del carbono \u00abespecialmente si asume que todos los veh\u00edculos aut\u00f3nomos tambi\u00e9n ser\u00e1n veh\u00edculos el\u00e9ctricos\u00bb, dice Sudhakar, refiri\u00e9ndose a la creciente adopci\u00f3n(Se abre en una nueva ventana)<\/span> de veh\u00edculos el\u00e9ctricos en todo el mundo.<\/p>\n El segundo es acelerar la eficiencia de los propios chips \u00abpara que podamos hacer m\u00e1s c\u00e1lculos con menos energ\u00eda\u00bb. Sudhakar dice que la tasa de mejora en la eficiencia de los chips se ha ralentizado en los \u00faltimos a\u00f1os. Esto puede ser algo que Musk deba considerar en el desarrollo del Dojo Chip de Tesla, un microchip ultrapotente sobre el que la empresa planea construir su futuro de IA.<\/p>\n \n<\/p>\n Centros de datos Tesla AI con chips Dojo. (Cr\u00e9dito: Tesla) La tercera forma de reducir las emisiones relacionadas con la inform\u00e1tica es programar los veh\u00edculos para reducir el tiempo de inactividad y otros movimientos que realizan los humanos en sus veh\u00edculos, que requieren energ\u00eda.<\/p>\n Finalmente, la cuarta \u00e1rea de enfoque es hacer que la computadora deje de \u00abpensar\u00bb cuando ya no vale la pena, reduciendo los c\u00e1lculos innecesarios. \u00abHacemos esto todo el tiempo como humanos\u00bb, dice Sudhakar. \u00abCuando queremos caf\u00e9, podemos sentarnos y pensar durante mucho tiempo acerca de cu\u00e1l es el camino a la cafeter\u00eda: el tr\u00e1fico, el clima, la hora del d\u00eda, las intersecciones; podr\u00edamos generar muchas simulaciones, pero [at some point] pensar demasiado puede contrarrestar cualquier ganancia potencial\u00bb.<\/p>\n Ella cree que los robots se pueden programar para comprender sus emisiones totales de carbono y utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para gestionar su propia huella de carbono a partir de la inform\u00e1tica. Pero eso es algo que los fabricantes de autom\u00f3viles como Tesla, o los fabricantes de chips aut\u00f3nomos como Qualcomm, deber\u00edan decirle a sus sistemas que consideren.<\/p>\n Matricularse en \u00bfQu\u00e9 hay de nuevo ahora?<\/strong> para recibir nuestras mejores historias en su bandeja de entrada todas las ma\u00f1anas.<\/p>\n Este bolet\u00edn puede contener publicidad, ofertas o enlaces de afiliados. Suscribirse a un bolet\u00edn informativo indica su consentimiento a nuestros T\u00e9rminos de uso y Pol\u00edtica de privacidad. Puede darse de baja de los boletines en cualquier momento.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n![\"Investigador](\"https:\/\/i.pcmag.com\/imagery\/articles\/03NCvanUjtv4tC3j3kU8DLW-4.jpg\")
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![\"Emisiones](\"https:\/\/i.pcmag.com\/imagery\/articles\/03NCvanUjtv4tC3j3kU8DLW-3.jpg\")
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