{"id":22293,"date":"2025-12-04T18:10:59","date_gmt":"2025-12-04T18:10:59","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=22293"},"modified":"2025-12-17T16:20:11","modified_gmt":"2025-12-17T16:20:11","slug":"evaluacion-del-consumo-de-energia-del-entrenamiento-de-redes-neuronales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2025\/12\/04\/evaluacion-del-consumo-de-energia-del-entrenamiento-de-redes-neuronales\/","title":{"rendered":"Evaluaci\u00f3n del consumo de energ\u00eda del entrenamiento de redes neuronales"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Desarrollado en el seno del grupo de investigaci\u00f3n <a href=\"https:\/\/alarcos.esi.uclm.es\/\">Alarcos<\/a>, el proyecto \u00abGREENN\u00bb mide el consumo el\u00e9ctrico de las redes neuronales capa a capa, promoviendo una Inteligencia Artificial m\u00e1s sostenible.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La <strong><a href=\"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2025\/09\/10\/v-premios-maquina-de-turing-2025\/\">V edici\u00f3n de los Premios M\u00e1quina de Turing<\/a><\/strong> reconoci\u00f3 la excelencia del Trabajo Fin de Grado de <strong>Elena Ballesteros Morall\u00f3n<\/strong>, a trav\u00e9s del premio otorgado por la empresa <a href=\"https:\/\/www.inetum.com\/es\">Inetum<\/a>, quien tambi\u00e9n recibi\u00f3 el premio al mejor expediente en el acto de Graduaci\u00f3n 2025. El trabajo, tutorizado por los profesores F\u00e9lix \u00d3scar Garc\u00eda Rubio y Mar\u00eda Gonz\u00e1lez Guti\u00e9rrez, aborda uno de los desaf\u00edos actuales de la tecnolog\u00eda actual: el impacto ambiental de la Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Evaluaci\u00f3n del consumo de energ\u00eda del entrenamiento de redes neuronales\" width=\"1060\" height=\"596\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/5ZGzKN_8ccw?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<style>\n    \/* Contenedor principal *\/\n    #green-tfg-summary-container {\n        font-family: 'Segoe UI', Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif;\n        padding: 30px 10px;\n        display: flex;\n        justify-content: center;\n    }\n\n    \/* La estructura de la tabla (Ahora estilo Tarjeta\/Card) *\/\n    .tfg-3d-table {\n        width: 100%;\n        max-width: 800px;\n        border-collapse: separate; 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Se estima que en 2027 los servidores de IA consumir\u00e1n tanto como toda Argentina.<\/td>\n            <\/tr>\n            <tr>\n                <td class=\"col-feature\">\ud83d\udfe2 La Soluci\u00f3n<\/td>\n                <td data-label=\"\">Una herramienta desarrollada en el seno del grupo Alarcos que permite medir, analizar y comparar la huella de carbono de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/td>\n            <\/tr>\n            <tr>\n                <td class=\"col-feature\">\u2b50 Innovaci\u00f3n <\/td>\n                <td data-label=\"\">Alta precisi\u00f3n de medici\u00f3n gracias a su <strong>granularidad a nivel de capa<\/strong>, permitiendo ver qu\u00e9 parte exacta de la red consume m\u00e1s energ\u00eda.<\/td>\n            <\/tr>\n             <tr>\n                <td class=\"col-feature\">\u2699\ufe0f Tecnolog\u00eda<\/td>\n                <td data-label=\"\">Integra <strong>CodeCarbon<\/strong> con una red neuronal propia y tecnolog\u00edas Python (MVC) para generar informes de sostenibilidad detallados.<\/td>\n            <\/tr>\n            <tr>\n                <td class=\"col-feature\">\ud83c\udfaf Impacto<\/td>\n                <td data-label=\"\">Permite elegir modelos de IA bas\u00e1ndose no solo en su precisi\u00f3n, sino tambi\u00e9n en su <strong>responsabilidad energ\u00e9tica<\/strong>.<\/td>\n            <\/tr>\n        <\/tbody>\n    <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El contexto: La huella oculta de la IA<\/h2>\n\n\n\n<p>La inteligencia artificial ha transformado nuestro d\u00eda a d\u00eda, facilitando desde b\u00fasquedas en internet hasta sistemas de recomendaci\u00f3n personalizados. Sin embargo, esta omnipresencia tiene un coste invisible pero muy alto: el consumo energ\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Las estimaciones son alarmantes: se prev\u00e9 que para el a\u00f1o 2027, el consumo el\u00e9ctrico de los servidores especializados en IA sea <strong>equivalente al consumo anual de un pa\u00eds como Argentina<\/strong>. Ante este escenario, el trabajo de Elena Ballesteros plantea una pregunta crucial: <\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em>\u00bfC\u00f3mo podemos reducir el impacto ambiental de estos modelos sin renunciar a su eficacia?<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La soluci\u00f3n: &#8216;GREENN&#8217;, precisi\u00f3n al nivel de capa<\/h2>\n\n\n\n<p>Como respuesta a este desaf\u00edo nace <strong>GREENN<\/strong>, una herramienta innovadora dise\u00f1ada para la evaluaci\u00f3n del consumo de energ\u00eda durante el entrenamiento de redes neuronales. A diferencia de otras herramientas del mercado que ofrecen mediciones generales, la gran aportaci\u00f3n de GREENN es su granularidad. La herramienta permite medir el consumo energ\u00e9tico con alta precisi\u00f3n, llegando incluso a evaluar el gasto a nivel de capa dentro de la red neuronal.<\/p>\n\n\n\n<p>Para lograr esto, el proyecto implementa una arquitectura robusta que integra:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Una red neuronal propia<\/strong> que permite acceder al c\u00f3digo para insertar los medidores.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>CodeCarbon:<\/strong> El estimador de software m\u00e1s utilizado actualmente, integrado para proporcionar m\u00e9tricas como la duraci\u00f3n del experimento y la energ\u00eda consumida por cada componente del hardware.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tecnolog\u00edas Web:<\/strong> Desarrollado principalmente en Python bajo un modelo Vista-Controlador, garantizando la mantenibilidad y escalabilidad del c\u00f3digo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Un panel de control para un \u00abMachine Learning\u00bb sostenible<\/h2>\n\n\n\n<p>GREENN no es solo un motor de medici\u00f3n, es una herramienta completa para investigadores y desarrolladores. A trav\u00e9s de su interfaz web, el usuario puede:<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Gestionar Proyectos y Casos de Estudio:<\/strong> Configurar tests espec\u00edficos y par\u00e1metros de entrenamiento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Monitorizaci\u00f3n en Tiempo Real:<\/strong> Visualizar el progreso del entrenamiento (\u00e9pocas, <em>batches<\/em>) y recibir notificaciones al finalizar.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>An\u00e1lisis Comparativo:<\/strong> El sistema genera informes duales. Por un lado, muestra las m\u00e9tricas de calidad del modelo (como <em>accuracy<\/em> y p\u00e9rdida) y, por otro, el coste energ\u00e9tico asociado (total, por \u00e9poca y por capa).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"700\" height=\"394\" src=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2025\/12\/premio_ballesteros.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-22295\" srcset=\"https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2025\/12\/premio_ballesteros.jpg 700w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2025\/12\/premio_ballesteros-300x169.jpg 300w, https:\/\/esi.uclm.es\/assets\/uploads\/2025\/12\/premio_ballesteros-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 700px) 100vw, 700px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Elena Ballesteros recibiendo el premio al mejor TFG, por parte de Inetum<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desarrollado en el seno del grupo de investigaci\u00f3n Alarcos, el proyecto \u00abGREENN\u00bb mide el consumo el\u00e9ctrico de las redes neuronales capa a capa, promoviendo una Inteligencia Artificial m\u00e1s sostenible. 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