{"id":5240,"date":"2022-02-02T10:55:33","date_gmt":"2022-02-02T10:55:33","guid":{"rendered":"http:\/\/esiaz24.uclm.es\/?p=5240"},"modified":"2022-06-12T08:08:21","modified_gmt":"2022-06-12T08:08:21","slug":"el-lado-oscuro-del-software","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2022\/02\/02\/el-lado-oscuro-del-software\/","title":{"rendered":"El lado oscuro del software"},"content":{"rendered":"\n<h5 class=\"wp-block-heading\" id=\"por-coral-calero-catedratica-de-lsi-y-directora-del-area-de-algoritmos-verdes-odiseia\">Por <em>Coral Calero <\/em> (Catedr\u00e1tica de LSI y Directora del \u00c1rea de Algoritmos Verdes. OdiseIA). <\/h5>\n\n\n\n<p>Organizaciones como la Organizaci\u00f3n de las Naciones Unidas (ONU) destacan la importancia de reducir el consumo de energ\u00eda y nuestra huella de carbono, incluyendo esta cuesti\u00f3n entre sus Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM<a href=\"#_ftn1\" id=\"_ftnref1\"><sup>[1]<\/sup><\/a>). Las TIC (Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n y la Comunicaci\u00f3n) son claves para contribuir a dichos objetivos y, de hecho, existen multitud de ejemplos, desde el software de un robot que limpia las malas hierbas de las plantaciones aplicando los productos s\u00f3lo d\u00f3nde es necesario; pasando por aplicaciones utilizadas para el uso \u00f3ptimo de la energ\u00eda de una vivienda; o por ejemplos generalistas como la aplicaci\u00f3n Guia Reciclaje de Ecoembes, que ayuda al usuario a separar correctamente los residuos.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, debemos ser conscientes de que las TIC tambi\u00e9n tienen un impacto negativo en el medioambiente. Tanto, que ya existen estimaciones que las sit\u00faan como responsables del 20% del consumo global de energ\u00eda en 2030<a href=\"#_ftn2\" id=\"_ftnref2\">[2]<\/a>. Y aunque las TIC no es lo mismo que el software, este \u00faltimo forma parte de las primeras y, tal como indic\u00f3 Stroustrup<a href=\"#_ftn3\" id=\"_ftnref3\">[3]<\/a>, el mundo depende del software igual que del agua. Y es que el software nos rodea e impulsa nuestro d\u00eda a d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando hablamos de software no hablamos \u00fanicamente de aplicaciones software, es necesario acordarnos de que tambi\u00e9n hay software en la inteligencia artificial y en la gesti\u00f3n de los datos que son, quiz\u00e1s, de los retos m\u00e1s importantes a los que nos estamos enfrentando en la actualidad ya que se est\u00e1n convirtiendo en piedras angulares de las TIC.<\/p>\n\n\n\n<p>Se prev\u00e9 que en 2025 cada d\u00eda se crear\u00e1n 463 exabytes de datos<a href=\"#_ftn4\" id=\"_ftnref4\">[4]<\/a> y que la aplicaci\u00f3n de los datos y la inteligencia artificial en la industria espa\u00f1ola tendr\u00e1n un impacto estimado en el PIB de 16.500 millones de euros en el 2025<a href=\"#_ftn5\" id=\"_ftnref5\">[5]<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Todo lo anterior pone de manifiesto la importancia que el software (en todas sus variantes) tiene y va a tener en nuestras vidas. Y con este panorama, por tanto, es fundamental ser conscientes de los recursos energ\u00e9ticos necesarios para hacerlo funcionar.<\/p>\n\n\n\n<p>A modo de ejemplo aportar\u00e9 tres conclusiones de la investigaci\u00f3n que llevamos a cabo en la Escuela Superior de Inform\u00e1tica en relaci\u00f3n al consumo de: software de uso gen\u00e9rico, inteligencia artificial y datos:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" type=\"1\"><li>Software de uso gen\u00e9rico. Cuando hacemos una b\u00fasqueda en internet utilizamos un buscador (Google, Bing, Ecosia, DuckDuckGo, etc.) que se ejecuta sobre un navegador (Chrome, Edge, Firefox, Opera, Safari, Brave, etc.). Seg\u00fan nuestros estudios, el consumo ahorrado al usar la combinaci\u00f3n m\u00e1s eficiente en vez de la m\u00e1s consumidora, de navegador y buscador durante un a\u00f1o, no es despreciable, pudiendo ser utilizada, por ejemplo, para iluminar la Torre Eiffel m\u00e1s de 500 a\u00f1os.<\/li><li>Inteligencia Artificial. En Inteligencia Artificial, como los entrenamientos en Machine Learning tardan mucho, existen optimizaciones para rebajar el tiempo de entrenamiento. En general, aquellos optimizadores que tardan m\u00e1s tiempo (y por tanto consumen m\u00e1s energ\u00eda) son los que mejor precisi\u00f3n consiguen. Por tanto, una decisi\u00f3n basada en esa precisi\u00f3n podr\u00eda llevar a escogerlos, quedando justificado el mayor consumo que requieren. Sin embargo, en los casos estudiados, la diferencia en la precisi\u00f3n entre el mejor y el peor optimizador estaba alrededor de un 0.016% para lo que consum\u00eda \u00a1\u00a1\u00a13 veces m\u00e1s!!!. Por tanto, si el problema a solucionar no requiere de ese 0,016% m\u00e1s de precisi\u00f3n, se podr\u00eda tener un ahorro considerable.<\/li><li>Datos. Uno de los principales problemas de la producci\u00f3n desatada de datos es que es necesario almacenarlos y gestionarlos (trabajar con ellos). Los compresores de datos son algoritmos que permiten almacenar los datos ahorrando espacio. Aunque algunos de estos compresores se usan \u00fanicamente para el almacenamiento de los datos (siendo necesaria su descompresi\u00f3n para poder usarlos), existen otros algoritmos de compresi\u00f3n de datos que permiten adem\u00e1s de comprimir, poder trabajar con esos datos comprimidos. El uso de estos algoritmos de compresi\u00f3n de datos hace que, adem\u00e1s de ahorrar un 30% de tama\u00f1o de almacenamiento, se alcance un ahorro de hasta el 50% del consumo energ\u00e9tico requerido para su uso.<\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>Aunque estos son s\u00f3lo peque\u00f1os ejemplos, reflejan una realidad que debemos de tener en cuenta ya que el software est\u00e1 presente en muchos aspectos de nuestra vida y as\u00ed debe de seguir siendo. No debemos dejar de usarlo, debemos ser capaces de hacerlo eficiente. Y ese es uno de los retos a los que nos enfrentamos los ingenieros en inform\u00e1tica para poder ofrecer soluciones eficientes y para poner nuestro granito de arena para reducir el consumo de energ\u00eda y la huella de carbono, tal y como indican la ONU y los ODM.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref1\" id=\"_ftn1\">[1]<\/a> <a href=\"http:\/\/www.un.org\/millenniumgoals\/\">http:\/\/www.un.org\/millenniumgoals\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref2\" id=\"_ftn2\">[2]<\/a> A. S. Andrae and T. Edler, \u00abOn global electricity usage of communication technology: trends to 2030\u201d<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref3\" id=\"_ftn3\">[3]<\/a> Bjarne Stroustrup. Creador del lenguaje C++. El Pa\u00eds tecnolog\u00eda. 5 de febrero de 2019<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"#_ftnref4\" id=\"_ftn4\">[4]<\/a> https:\/\/www.raconteur.net\/infographics\/a-day-in-data\/<\/p>\n\n\n\n<p><a id=\"_ftn5\" href=\"#_ftnref5\">[5]<\/a> I foro INDESIA. https:\/\/www.iti.es\/eventos\/i-foro-indesia-el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-industria\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Coral Calero (Catedr\u00e1tica de LSI y Directora del \u00c1rea de Algoritmos Verdes. OdiseIA). 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