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Microsoft apuesta por la energía nuclear para proyectos de IA

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La estrategia se alinea con la visión de Microsoft de avanzar en la IA y la sostenibilidad energética de manera simultánea.

Formación del equipo de tecnología nuclear en Microsoft

El coloso de la tecnología, Microsoft, está en proceso de conformar un innovador equipo destinado a potenciar sus ambiciosos proyectos en el campo de la inteligencia artificial. La compañía planea lograr este objetivo mediante la incorporación de un profesional altamente calificado que estará a cargo de la formulación de una estrategia energética sustentada en pequeñas centrales nucleares modulares (SMR) y la explotación de la energía proveniente de microrreactores.

De acuerdo con una oferta de empleo recientemente publicada por el medio The Verge, Microsoft está en la búsqueda de un Director Principal de Programa que encabezará sus iniciativas en tecnología nuclear. Esta persona desempeñará un papel crucial al liderar los esfuerzos destinados a respaldar el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, aprovechando al máximo el potencial energético de las soluciones nucleares avanzadas. Esta estrategia se alinea con la visión de Microsoft de avanzar en la IA y la sostenibilidad energética de manera simultánea.

«Estamos presenciando el surgimiento de la próxima revolución en informática, a medida que la infraestructura en la nube de Microsoft transforma los modelos de inteligencia artificial más avanzados del mundo en una nueva y poderosa plataforma de cómputo», afirmó Satya Nadella, presidente y CEO de Microsoft.

Microsoft busca el candidato ideal para liderar esta emocionante iniciativa, requiriendo al menos seis años de experiencia en campos como la industria nuclear, ingeniería o el mercado energético. Aunque la vacante actualmente no está aceptando candidaturas, el titular del puesto tendrá la responsabilidad de no solo impulsar la estrategia energética basada en pequeñas centrales nucleares modulares (SMR) y energía de microrreactores, sino también de explorar otras tecnologías energéticas experimentales.

Desafíos energéticos en IA

Los modelos avanzados de aprendizaje automático, en particular el aprendizaje profundo, tienden a requerir una cantidad significativa de energía debido a diversas razones, como la complejidad de los cálculos involucrados y la manipulación de grandes conjuntos de datos. Un análisis presentado por el MIT Technology Review en 2019 reveló que el proceso de entrenamiento de un solo modelo de inteligencia artificial puede generar una huella de carbono equivalente a la de cinco automóviles durante su ciclo de vida.

Existen diversas estrategias para mitigar el consumo energético de estos modelos de IA. Una de ellas implica el desarrollo de algoritmos y hardware más eficientes, lo que permitiría realizar los cálculos requeridos con una menor demanda de energía. Además, se considera crucial la transición hacia fuentes de energía renovable en los centros de datos que respaldan estas tareas computacionales intensivas, y la energía nuclear se plantea como una opción viable en este sentido.

La búsqueda de soluciones para reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial es esencial en un mundo donde la eficiencia energética y la sostenibilidad son preocupaciones clave.

Energía nuclear y sostenibilidad

Conforme a la Oficina de Energía Nuclear de Estados Unidos, una de las principales virtudes de la energía nuclear radica en su capacidad para generar electricidad sin liberar emisiones de carbono ni otros gases de efecto invernadero perjudiciales para el medio ambiente. No obstante, investigadores de la Universidad de Stanford plantean un enfoque más matizado respecto a esta fuente de energía, argumentando que no se trata de una panacea para los problemas medioambientales, debido a diversas consideraciones.

Si bien es cierto que la energía nuclear ofrece beneficios notables en términos de bajas emisiones de gases de efecto invernadero, existen desafíos inherentes a su implementación. Entre estos desafíos se encuentra el largo período de planificación y construcción de instalaciones nucleares, lo que puede demorar décadas antes de que comiencen a operar y a contribuir a la reducción de emisiones. Además, la construcción y el mantenimiento de estas instalaciones tienen su propia huella de carbono.

Además, la compañía debe considerar los riesgos asociados a las posibles averías en las centrales nucleares, que, aunque infrecuentes, pueden tener consecuencias significativas en términos de seguridad y medio ambiente.

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