Compete 2030
Automaise Sustainable AI Platform
Plataforma de AI Sostenible de Automaise:
Descripción del Proyecto
Plataforma de AI de Automaise sostenible:
Green LLM Engine
Proyecto Automaise Sustainable AI Platform
Cuando pensamos en Inteligencia Artificial, imaginamos máquinas que aprenden, asistentes que responden en segundos, sistemas que toman decisiones más rápidas que cualquier humano. Lo que raramente imaginamos es la factura energética que hay detrás de todo esto.
Entrenar un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLMs), como los que alimentan a los asistentes de voz y a los chatbots modernos, puede emitir hasta 285 toneladas de CO₂. Para tener una referencia: un coche, durante toda su vida útil, emite unas 58 toneladas. Un único modelo de IA puede, por tanto, equivaler a cinco coches en emisiones, y eso antes de ser puesto en producción.
Es ante este escenario que estamos desarrollando el Green LLM Engine: un módulo innovador que sitúa la eficiencia energética en el centro del proceso de desarrollo de soluciones de IA.
¿Qué es el Green LLM Engine?
El LLM Engine es el motor central de nuestra plataforma. Es el que selecciona, entrena y optimiza los modelos de lenguaje utilizados en las soluciones desarrolladas para nuestros clientes, desde asistentes de voz en contact centers hasta sistemas de helpdesk interno.
El Green LLM Engine es una evolución profunda de ese motor. La diferencia fundamental: las emisiones de carbono pasan a ser un criterio de optimización, junto con la precisión y el rendimiento.
En la práctica, esto significa que, cuando el sistema está eligiendo el mejor modelo para un determinado caso de uso, también pasa a preguntar: ¿cuál es el coste ambiental de esta elección? Y ajusta automáticamente la decisión para minimizar ese impacto, sin sacrificar la calidad de la solución.
¿Cómo funciona?
Green LLM Engine actúa en tres momentos clave del ciclo de vida de un modelo de IA:
Preentrenamiento — La fase en la que el modelo aprende a partir de grandes volúmenes de datos. Es la más exigente a nivel computacional y, por lo tanto, la que más emisiones genera. Green LLM Engine introduce mecanismos para reducir esta dependencia, concretamente a través de técnicas de meta-learning que permiten al sistema aprender más con menos datos.
Fine-tuning — El proceso de ajustar el modelo para un contexto específico (por ejemplo, el vocabulario y los procesos de una compañía de seguros). Técnicas como LoRA y QLoRA permiten realizar este ajuste de forma mucho más eficiente desde el punto de vista computacional.
Inferencia — El momento en que el modelo está en producción y responde a solicitudes en tiempo real. Alrededor del 80% de la energía consumida por un modelo de IA a lo largo de su vida útil ocurre en esta fase. Green LLM Engine reduce la complejidad de los modelos (su número de parámetros) haciéndolos más rápidos y menos costosos de operar.
¿Qué esperamos lograr?
El objetivo es ambicioso pero concreto:
Reducción de al menos un 40% en las emisiones de carbono asociadas al pré-treino, fine-tuning e inferencia de los modelos LLM en nuestra plataforma.
Reducción de al menos un 30% en la complejidad de los modelos, lo que se traduce en menor latencia y costes de infraestructura más bajos.
Reducción de al menos un 20% en el tiempo de respuesta de los modelos, un factor crítico para aplicaciones de voz en tiempo real.
Para sus clientes, esto significa soluciones más rápidas, más baratas de operar y con una huella de carbono significativamente menor.
¿Por qué importa esto ahora?
Se prevé que el mercado global de IA alcance los 422.000 millones de dólares en 2028. Si esta expansión continúa siendo impulsada por modelos cada vez más grandes y exigentes, el impacto ambiental será considerable. La comunidad científica y los reguladores europeos ya están planteando esta cuestión, y las empresas que anticipen la transición hacia una IA más eficiente estarán mejor posicionadas en el mercado.
El Green LLM Engine no es solo una apuesta por la sostenibilidad. Es una ventaja competitiva real.
El Green LLM Engine es uno de los tres módulos del proyecto Automaise Sustainable AI Platform, cofinanciado por Portugal 2030 y por la Unión Europea a través del programa COMPETE 2030. En los próximos artículos, presentaremos el Data-Centric Sampler y el AI Carbon Emissions Calculator.
Plataforma de IA Sostenible de Automaise:
Data-Centric Sampler
Proyecto Automaise Sustainable AI Platform
Cuando pensamos en Inteligencia Artificial, imaginamos máquinas que aprenden, asistentes que responden en segundos, sistemas que toman decisiones más rápidas que cualquier humano. Lo que raramente imaginamos es la factura energética que hay detrás de todo esto.
Entrenar un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLMs), como los que alimentan a los asistentes de voz y a los chatbots modernos, puede emitir hasta 285 toneladas de CO₂. Para tener una referencia: un coche, durante toda su vida útil, emite unas 58 toneladas. Un único modelo de IA puede, por tanto, equivaler a cinco coches en emisiones, y eso antes de ser puesto en producción.
Es ante este escenario que estamos desarrollando el Green LLM Engine: un módulo innovador que sitúa la eficiencia energética en el centro del proceso de desarrollo de soluciones de IA.
¿Qué es el Green LLM Engine?
El LLM Engine es el motor central de nuestra plataforma. Es el que selecciona, entrena y optimiza los modelos de lenguaje utilizados en las soluciones desarrolladas para nuestros clientes, desde asistentes de voz en contact centers hasta sistemas de helpdesk interno.
El Green LLM Engine es una evolución profunda de ese motor. La diferencia fundamental: las emisiones de carbono pasan a ser un criterio de optimización, junto con la precisión y el rendimiento.
En la práctica, esto significa que, cuando el sistema está eligiendo el mejor modelo para un determinado caso de uso, también pasa a preguntar: ¿cuál es el coste ambiental de esta elección? Y ajusta automáticamente la decisión para minimizar ese impacto, sin sacrificar la calidad de la solución.
¿Cómo funciona?
Green LLM Engine actúa en tres momentos clave del ciclo de vida de un modelo de IA:
Preentrenamiento — La fase en la que el modelo aprende a partir de grandes volúmenes de datos. Es la más exigente a nivel computacional y, por lo tanto, la que más emisiones genera. Green LLM Engine introduce mecanismos para reducir esta dependencia, concretamente a través de técnicas de meta-learning que permiten al sistema aprender más con menos datos.
Fine-tuning — El proceso de ajustar el modelo para un contexto específico (por ejemplo, el vocabulario y los procesos de una compañía de seguros). Técnicas como LoRA y QLoRA permiten realizar este ajuste de forma mucho más eficiente desde el punto de vista computacional.
Inferencia — El momento en que el modelo está en producción y responde a solicitudes en tiempo real. Alrededor del 80% de la energía consumida por un modelo de IA a lo largo de su vida útil ocurre en esta fase. Green LLM Engine reduce la complejidad de los modelos (su número de parámetros) haciéndolos más rápidos y menos costosos de operar.
¿Qué esperamos lograr?
El objetivo es ambicioso pero concreto:
Reducción de al menos un 40% en las emisiones de carbono asociadas al pré-treino, fine-tuning e inferencia de los modelos LLM en nuestra plataforma.
Reducción de al menos un 30% en la complejidad de los modelos, lo que se traduce en menor latencia y costes de infraestructura más bajos.
Reducción de al menos un 20% en el tiempo de respuesta de los modelos, un factor crítico para aplicaciones de voz en tiempo real.
Para sus clientes, esto significa soluciones más rápidas, más baratas de operar y con una huella de carbono significativamente menor.
¿Por qué importa esto ahora?
Se prevé que el mercado global de IA alcance los 422.000 millones de dólares en 2028. Si esta expansión continúa siendo impulsada por modelos cada vez más grandes y exigentes, el impacto ambiental será considerable. La comunidad científica y los reguladores europeos ya están planteando esta cuestión, y las empresas que anticipen la transición hacia una IA más eficiente estarán mejor posicionadas en el mercado.
El Green LLM Engine no es solo una apuesta por la sostenibilidad. Es una ventaja competitiva real.
El Green LLM Engine es uno de los tres módulos del proyecto Automaise Sustainable AI Platform, cofinanciado por Portugal 2030 y por la Unión Europea a través del programa COMPETE 2030. En los próximos artículos, presentaremos el Data-Centric Sampler y el AI Carbon Emissions Calculator.
Una contribución para la comunidad
Nos comprometemos a lanzar el Data-Centric Sampler como una biblioteca Python de código abierto, compatible con la popular biblioteca Pandas. Esto significa que cualquier equipo de ciencia de datos, en cualquier parte del mundo, podrá beneficiarse de esta investigación, sin barreras de acceso.
Creemos que hacer que la IA sea más eficiente es un bien público. Y que compartir el conocimiento desarrollado es parte integrante de esta misión.
El Data-Centric Sampler es uno de los tres módulos del proyecto Automaise Sustainable AI Platform, cofinanciado por Portugal 2030 y la Unión Europea a través del programa COMPETE 2030. En el próximo artículo, presentamos el AI Carbon Emissions Calculator, la herramienta que mide la huella de carbono de las soluciones de IA antes incluso de que sean desarrolladas.
Plataforma de IA Sostenible de Automaise:
Calculadora de Emisiones de Carbono de IA
Proyecto Automaise Sustainable AI Platform
Cuando pensamos en Inteligencia Artificial, imaginamos máquinas que aprenden, asistentes que responden en segundos, sistemas que toman decisiones más rápidas que cualquier humano. Lo que raramente imaginamos es la factura energética que hay detrás de todo esto.
Entrenar un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLMs), como los que alimentan a los asistentes de voz y a los chatbots modernos, puede emitir hasta 285 toneladas de CO₂. Para tener una referencia: un coche, durante toda su vida útil, emite unas 58 toneladas. Un único modelo de IA puede, por tanto, equivaler a cinco coches en emisiones, y eso antes de ser puesto en producción.
Es ante este escenario que estamos desarrollando el Green LLM Engine: un módulo innovador que sitúa la eficiencia energética en el centro del proceso de desarrollo de soluciones de IA.
¿Qué es el Green LLM Engine?
El LLM Engine es el motor central de nuestra plataforma. Es el que selecciona, entrena y optimiza los modelos de lenguaje utilizados en las soluciones desarrolladas para nuestros clientes, desde asistentes de voz en contact centers hasta sistemas de helpdesk interno.
El Green LLM Engine es una evolución profunda de ese motor. La diferencia fundamental: las emisiones de carbono pasan a ser un criterio de optimización, junto con la precisión y el rendimiento.
En la práctica, esto significa que, cuando el sistema está eligiendo el mejor modelo para un determinado caso de uso, también pasa a preguntar: ¿cuál es el coste ambiental de esta elección? Y ajusta automáticamente la decisión para minimizar ese impacto, sin sacrificar la calidad de la solución.
¿Cómo funciona?
Green LLM Engine actúa en tres momentos clave del ciclo de vida de un modelo de IA:
Preentrenamiento — La fase en la que el modelo aprende a partir de grandes volúmenes de datos. Es la más exigente a nivel computacional y, por lo tanto, la que más emisiones genera. Green LLM Engine introduce mecanismos para reducir esta dependencia, concretamente a través de técnicas de meta-learning que permiten al sistema aprender más con menos datos.
Fine-tuning — El proceso de ajustar el modelo para un contexto específico (por ejemplo, el vocabulario y los procesos de una compañía de seguros). Técnicas como LoRA y QLoRA permiten realizar este ajuste de forma mucho más eficiente desde el punto de vista computacional.
Inferencia — El momento en que el modelo está en producción y responde a solicitudes en tiempo real. Alrededor del 80% de la energía consumida por un modelo de IA a lo largo de su vida útil ocurre en esta fase. Green LLM Engine reduce la complejidad de los modelos (su número de parámetros) haciéndolos más rápidos y menos costosos de operar.
¿Qué esperamos lograr?
El objetivo es ambicioso pero concreto:
Reducción de al menos un 40% en las emisiones de carbono asociadas al pré-treino, fine-tuning e inferencia de los modelos LLM en nuestra plataforma.
Reducción de al menos un 30% en la complejidad de los modelos, lo que se traduce en menor latencia y costes de infraestructura más bajos.
Reducción de al menos un 20% en el tiempo de respuesta de los modelos, un factor crítico para aplicaciones de voz en tiempo real.
Para sus clientes, esto significa soluciones más rápidas, más baratas de operar y con una huella de carbono significativamente menor.
¿Por qué importa esto ahora?
Se prevé que el mercado global de IA alcance los 422.000 millones de dólares en 2028. Si esta expansión continúa siendo impulsada por modelos cada vez más grandes y exigentes, el impacto ambiental será considerable. La comunidad científica y los reguladores europeos ya están planteando esta cuestión, y las empresas que anticipen la transición hacia una IA más eficiente estarán mejor posicionadas en el mercado.
El Green LLM Engine no es solo una apuesta por la sostenibilidad. Es una ventaja competitiva real.
El Green LLM Engine es uno de los tres módulos del proyecto Automaise Sustainable AI Platform, cofinanciado por Portugal 2030 y por la Unión Europea a través del programa COMPETE 2030. En los próximos artículos, presentaremos el Data-Centric Sampler y el AI Carbon Emissions Calculator.
Hacia una IA más responsable
La adopción de la IA está creciendo a un ritmo sin precedentes. Se espera que el mercado global alcance los 422.000 millones de dólares en 2028. Esta expansión es, en gran medida, positiva, pero solo será sostenible si las herramientas que la respaldan se diseñan siendo conscientes de su impacto ambiental.
El AI Carbon Emissions Calculator es nuestra respuesta a este desafío: dar a las organizaciones la visibilidad y el control que necesitan para desarrollar una IA de forma más responsable. Al igual que los demás módulos del proyecto, estará disponible como una biblioteca Python de código abierto, para que cualquier equipo de desarrollo de IA pueda beneficiarse de esta herramienta, independientemente de la plataforma que utilice.
El AI Carbon Emissions Calculator es uno de los tres módulos del proyecto Automaise Sustainable AI Platform, cofinanciado por Portugal 2030 y la Unión Europea a través del programa COMPETE 2030. Los otros dos módulos, el Green LLM Engine y el Data-Centric Sampler, fueron presentados en los artículos anteriores de esta serie.
Automaise Sustainable AI Platform:
En la prensa
Cuando pensamos en Inteligencia Artificial, imaginamos máquinas que aprenden, asistentes que responden en segundos, sistemas que toman decisiones más rápidas que cualquier humano. Lo que raramente imaginamos es la factura energética que hay detrás de todo esto.
Entrenar un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLMs), como los que alimentan a los asistentes de voz y a los chatbots modernos, puede emitir hasta 285 toneladas de CO₂. Para tener una referencia: un coche, durante toda su vida útil, emite unas 58 toneladas. Un único modelo de IA puede, por tanto, equivaler a cinco coches en emisiones, y eso antes de ser puesto en producción.
Es ante este escenario que estamos desarrollando el Green LLM Engine: un módulo innovador que sitúa la eficiencia energética en el centro del proceso de desarrollo de soluciones de IA.
¿Qué es el Green LLM Engine?
El LLM Engine es el motor central de nuestra plataforma. Es el que selecciona, entrena y optimiza los modelos de lenguaje utilizados en las soluciones desarrolladas para nuestros clientes, desde asistentes de voz en contact centers hasta sistemas de helpdesk interno.
El Green LLM Engine es una evolución profunda de ese motor. La diferencia fundamental: las emisiones de carbono pasan a ser un criterio de optimización, junto con la precisión y el rendimiento.
En la práctica, esto significa que, cuando el sistema está eligiendo el mejor modelo para un determinado caso de uso, también pasa a preguntar: ¿cuál es el coste ambiental de esta elección? Y ajusta automáticamente la decisión para minimizar ese impacto, sin sacrificar la calidad de la solución.
¿Cómo funciona?
Green LLM Engine actúa en tres momentos clave del ciclo de vida de un modelo de IA:
Preentrenamiento — La fase en la que el modelo aprende a partir de grandes volúmenes de datos. Es la más exigente a nivel computacional y, por lo tanto, la que más emisiones genera. Green LLM Engine introduce mecanismos para reducir esta dependencia, concretamente a través de técnicas de meta-learning que permiten al sistema aprender más con menos datos.
Fine-tuning — El proceso de ajustar el modelo para un contexto específico (por ejemplo, el vocabulario y los procesos de una compañía de seguros). Técnicas como LoRA y QLoRA permiten realizar este ajuste de forma mucho más eficiente desde el punto de vista computacional.
Inferencia — El momento en que el modelo está en producción y responde a solicitudes en tiempo real. Alrededor del 80% de la energía consumida por un modelo de IA a lo largo de su vida útil ocurre en esta fase. Green LLM Engine reduce la complejidad de los modelos (su número de parámetros) haciéndolos más rápidos y menos costosos de operar.
¿Qué esperamos lograr?
El objetivo es ambicioso pero concreto:
Reducción de al menos un 40% en las emisiones de carbono asociadas al pré-treino, fine-tuning e inferencia de los modelos LLM en nuestra plataforma.
Reducción de al menos un 30% en la complejidad de los modelos, lo que se traduce en menor latencia y costes de infraestructura más bajos.
Reducción de al menos un 20% en el tiempo de respuesta de los modelos, un factor crítico para aplicaciones de voz en tiempo real.
Para sus clientes, esto significa soluciones más rápidas, más baratas de operar y con una huella de carbono significativamente menor.