En un mundo donde la eficiencia energética se ha convertido en una prioridad global, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning, ML) están emergiendo como herramientas clave para optimizar el consumo de energía en sectores como la construcción, la industria energética y los centros de datos. Entre las técnicas más prometedoras destacan el "sparse training" (entrenamiento disperso) y el uso de redes neuronales más ligeras, que no solo reducen el impacto ambiental de los propios algoritmos, sino que también potencian su aplicación en la gestión eficiente de recursos energéticos. A continuación, exploramos en detalle estas innovaciones, sus beneficios y cómo están transformando el panorama energético, basándonos en investigaciones y casos prácticos recientes.
¿Qué es el "sparse training"?
El "sparse training" o entrenamiento disperso es una técnica avanzada en el campo del aprendizaje automático que busca reducir el consumo energético y los recursos computacionales necesarios para entrenar modelos de redes neuronales profundas. Tradicionalmente, entrenar una red neuronal implica ajustar millones o incluso miles de millones de parámetros (conexiones entre nodos), lo que requiere una enorme cantidad de energía y tiempo, especialmente en modelos complejos como los usados en la predicción del consumo energético o la optimización de sistemas de distribución.
En lugar de trabajar con redes densas, donde todas las conexiones están activas, el sparse training introduce "escasez" (sparsity) al eliminar conexiones o parámetros redundantes durante el proceso de entrenamiento. Esto significa que solo un subconjunto de los pesos de la red se actualiza en cada iteración, mientras que los demás se mantienen en cero o se descartan por completo. Según un estudio empírico publicado en Measuring the Energy Consumption and Efficiency of Deep Neural Networks (algoritmosverdes.gob.es), esta técnica puede reducir el consumo energético del entrenamiento hasta en un 70% sin comprometer significativamente la precisión del modelo.
El sparse training se inspira en cómo funciona el cerebro humano, donde no todas las neuronas se activan simultáneamente para procesar información. Por ejemplo, en aplicaciones como la predicción del consumo energético en edificios, descrita en el blog de Dexma (dexma.com), los modelos entrenados con esta técnica pueden identificar patrones clave —como picos de demanda— utilizando menos recursos computacionales. Esto no solo ahorra energía en el entrenamiento, sino que también permite implementar los modelos en dispositivos con menor capacidad, como sensores IoT en sistemas de gestión energética.
Redes neuronales ligeras: Eficiencia sin sacrificar potencia
Por otro lado, las redes neuronales ligeras son modelos diseñados desde cero para ser menos complejos y más eficientes en términos de energía y memoria, manteniendo un rendimiento aceptable para tareas específicas. A diferencia de las redes neuronales profundas tradicionales, que pueden tener decenas o cientos de capas y millones de parámetros, las redes ligeras priorizan arquitecturas simplificadas, como redes convolucionales reducidas o modelos "pruned" (podados), donde se eliminan conexiones innecesarias tras el entrenamiento.
Un artículo de Algoritmos Verdes (algoritmosverdes.gob.es) destaca que el tamaño de una red neuronal tiene un impacto directo en su huella energética: "Un tamaño ajustado a la memoria marca la diferencia". Por ejemplo, en el sector energético, Christian Zurita (christianzurita.com) explica cómo estas redes se utilizan para optimizar la producción y distribución de energía, analizando datos en tiempo real con un consumo mínimo de recursos. Asimismo, un caso de estudio de la Agencia Internacional de Energía (iea.org) sobre sistemas de gestión energética en edificios señala que las redes ligeras pueden integrarse en hardware de bajo costo, como microcontroladores, para monitorizar y ajustar el uso de energía en tiempo real.
Un ejemplo concreto de su aplicación lo encontramos en los centros de datos, cuya demanda energética crece exponencialmente. Según NS Nordics (nsnordics.com), el uso de redes neuronales ligeras en la optimización de la refrigeración ha logrado reducciones de hasta un 30% en el consumo energético, al predecir con precisión las necesidades térmicas sin requerir servidores de alta potencia.
Beneficios y aplicaciones prácticas
Ambas técnicas, sparse training y redes neuronales ligeras, comparten un objetivo común: minimizar la huella energética de la IA mientras maximizan su utilidad. En el contexto del ahorro energético, sus aplicaciones son vastas. Por ejemplo, un artículo de Power Magazine (powermag.com) describe cómo la IA optimiza la eficiencia en edificios al predecir patrones de consumo y ajustar sistemas de calefacción o iluminación, algo que se potencia con modelos más eficientes. De manera similar, Overstand (overstand.es) señala que estas técnicas permiten a las empresas energéticas anticiparse a fluctuaciones en la demanda, reduciendo desperdicios.
Desde un punto de vista científico, investigaciones como la publicada en MDPI (mdpi.com) y PMC (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) confirman que la combinación de sparse training y redes ligeras no solo reduce el consumo energético del entrenamiento, sino también el de la inferencia (el uso del modelo una vez entrenado), lo que las hace ideales para aplicaciones en tiempo real.
El futuro de la IA sostenible
A medida que la crisis climática exige soluciones innovadoras, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático más eficientes energéticamente se perfila como un pilar fundamental. El sparse training y las redes neuronales ligeras no solo representan un avance técnico, sino también un cambio de paradigma hacia una IA más sostenible. En palabras de los expertos de Algoritmos Verdes, "la eficiencia energética de los modelos de IA no es un lujo, sino una necesidad para escalar su uso sin comprometer el planeta".
En conclusión, estas técnicas están allanando el camino para que la inteligencia artificial no solo resuelva problemas energéticos, sino que lo haga de manera responsable. Desde la predicción del consumo en hogares hasta la gestión de redes eléctricas y centros de datos, el futuro de la eficiencia energética pasa por algoritmos que consumen menos y aportan más.
Fuentes consultadas
- Guillard, E. (2022). Predicción del consumo de energía mediante el machine learning y la IA. Dexma. https://www.dexma.com/es/blog-es/prediccion-del-consumo-de-energia-mediante-el-machine-learning-y-la-ia/
- Zurita, C. (2024). Inteligencia artificial en el sector energético: Optimizando la producción y distribución de energía. Christian Zurita. https://christianzurita.com/inteligencia-artificial-en-el-sector-energetico-optimizando-la-produccion-y-distribucion-de-energia/
- Overstand. (s.f.). Optimización del consumo energético mediante Aprendizaje Automático. Overstand. https://overstand.es/blog/post/ml-optimizacion-consumo-energetico
- Edge, G. - International Energy Agency (IEA). (2019). Case study: Artificial intelligence for building energy management systems. https://www.iea.org/articles/case-study-artificial-intelligence-for-building-energy-management-systems
- Power Magazine. (s.f.). How artificial intelligence is improving the energy efficiency of buildings. https://www.powermag.com/how-artificial-intelligence-is-improving-the-energy-efficiency-of-buildings/
- Farzaneh, H., Malehmirchegini, L., Bejan, A., Afolabi, T., Mulumba, A. y Daka, P.P. (2021). Artificial Intellinge Evolution in Smart Buildings for Energy Efficiency, 11(2), 763. https://www.mdpi.com/2076-3417/11/2/763
- Liu, J., Qian, Y., Yang, Y. y Yang, Z.. (2022). Can Artificial Intelligence Improve the Energy Efficiency of Manufacturing Companies? Evidence from China https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8871889/
- NS Nordics. (2023). The role of artificial intelligence in optimizing energy efficiency in data center construction. https://nsnordics.com/blog/the-role-of-artificial-intelligence-in-optimizing-energy-efficiency-in-data-center-construction/
- Programa Nacional de Algoritmos Verdes. (2025). Redes neuronales y eficiencia energética: Un tamaño ajustado a la memoria marca la diferencia. https://algoritmosverdes.gob.es/es/noticias/redes-neuronales-y-eficiencia-energetica-un-tamano-ajustado-la-memoria-marca-la-diferencia
- Edison, C., Perr-Sauer, J., Gafur, J., Nag, A., Purkayastha, A. y Zisman, S. (s.f.). Measuring the energy consumption and efficiency of deep neural networks: An empirical analysis and design recommendations. Recuperado de: https://algoritmosverdes.gob.es/sites/default/files/2025-01/Measuring%20the%20Energy%20Consumption%20and%20Efficiency%20of%20Deep%20Neural%20Networks%20-%20An%20Empirical%20Analysis%20and%20Design%20Recommendations.pdf