Investigación y transferencia de conocimiento
Investigación
El cambio climático está afectando profundamente a casi todos los aspectos de nuestra vida. La actividad humana es responsable de las importantes emisiones de gases de efecto invernadero, y en ésta se incluyen los centros de datos y otras fuentes de computación a gran escala. Si bien el desarrollo de los modelos de Inteligencia Artificial está contribuyendo a la consecución de grandes hitos científicos, a menudo se subestima su impacto ambiental.
La perspectiva de investigación multidisciplinar propuesta desde la Cátedra permite abordar los problemas desde diferentes ángulos, fomentando el diálogo y la cooperación entre los distintos actores implicados en la creación de algoritmos verdes. Consideramos que solo desde esta perspectiva se pueden ofrecer soluciones integrales y sostenibles que respondan a las necesidades y expectativas de la sociedad
Es imprescindible que la IA encuentre caminos para hacer nuestro planeta más sostenible. Y este objetivo de la Cátedra está alineado con uno de los objetivos principales de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, dentro de su medida 20: proporcionar un marco de referencia para el desarrollo de una IA inclusiva, sostenible y centrada en la ciudadanía.
La contribución de la disciplina ha de ser doble: por un lado, debe permitir el desarrollo de aplicaciones en distintas áreas y sectores que contribuyan a la sostenibilidad y a combatir el cambio climático, y por el otro lado, la IA necesita encontrar caminos hacia algoritmos más escalables y sostenibles que permitan reducir la huella de CO2 de los actuales.
Los objetivos generales de las líneas de investigación de esta cátedra son el desarrollo de modelos basados en técnicas de Inteligencia Artificial en aplicaciones medioambientales en sentido amplio, englobando por un lado las perspectivas de la IA en temas de economía, energía y sociales. Por el otro lado, se contempla el desarrollo de modelos de IA sostenibles, tanto desde el punto de vista de la ingeniería de datos como desde el punto de vista del consumo energético de los algoritmos de IA.
Líneas y sublíneas de investigación
Línea 1 - Desarrollo de algoritmos que sean eficientes energéticamente
Algoritmos en baja resolución, optimización de modelos con técnicas de HPC (High Performance Computing), computación en el borde y aprendizaje federado, computación cuántica, estructuras de datos compactas eficientes energéticamente y optimización del procesamiento del lenguaje natural.
Línea 2 - Inteligencia artificial para eficiencia energética y desarrollo sostenible
Computación cuántica para el desarrollo sostenible, algoritmos para eficiencia energética en edificios y movilidad urbana, e IA para modelar comportamientos sociales en relación con la eficiencia energética y la sostenibilidad.
Línea 3 - Robótica sostenible
Estrategias relacionadas con la Cadena de Producción Verde, la Computación verde y la interacción con el medio ambiente.
Línea 4 - Estudio de las implicaciones éticas, sociales y económicas de los algoritmos verdes
Transferencia de conocimiento
La estrategia de transferencia y explotación de resultados de la Cátedra busca garantizar que los resultados de la investigación realizada en la misma sean transferidos a la sociedad y se conviertan en productos, servicios o soluciones concretas que puedan tener un impacto positivo en la sociedad y la economía.
Del mismo modo, la acción de transferencia de la Cátedra promoverá el establecimiento de relaciones con los agentes del ecosistema público, privado y ciudadano vinculado a la IA y a la sostenibilidad medioambiental.
La finalidad de esta actuación es generar oportunidades de colaboración que supongan una difusión y divulgación del conocimiento generado en investigación, que posibilite su llegada a la sociedad, propiciando de manera simultánea la detección de necesidades específicas y áreas de interés.
La Cátedra ofrece un catálogo de servicios vinculados con los aspectos de sostenibilidad ligados al despliegue de la Inteligencia Artificial, que constituyen su ámbito de actuación. Pretende así actuar como un agente para el desarrollo y materialización de proyectos y la participación en consorcios para la presentación de propuestas a convocatorias de financiación públicas y privadas.
Desde la Cátedra se impulsará la realización de prácticas en empresas en temáticas relacionadas con sus líneas de actuación, así como la realización de doctorados industriales y la presentación de retos por parte de empresas del tejido productivo cuya solución pueda llevarse a cabo desde el ámbito de la Green AI.
La Cátedra llevará a cabo acciones de promoción del emprendimiento en el ámbito de la Inteligencia Artificial verde, persiguiendo para ello la materialización de colaboraciones con el ecosistema e infraestructuras vinculadas al desarrollo de empresas de base tecnológica.