CÓMO AYUDA NUESTRA PLATAFORMA
AL CUMPLIMIENTO CON LA NORMATIVA DE ESG

En Sherpa.ai queremos ir más allá del mero cumplimiento y promover un uso responsable y ético del dato así como contribuir a reducir la huella de carbono generada en el entrenamiento de modelos.

Estamos comprometidos a crear un impacto positivo en la sociedad y el medio ambiente.

  • Reducción de la huella de carbono
  • Ética Digital

INTELIGENCIA ARTIFICIAL VERDE

REDUCCIÓN DE LA HUELLA DE CARBONO

El entrenamiento de modelos de IA de manera centralizada requiere una gran cantidad de energía y costos computacionales, lo que genera preocupaciones sobre su huella de carbono. La cantidad total de energía consumida por los centros de datos representó aproximadamente el 1% del uso de energía global durante la última década, lo que equivale a aproximadamente 18 millones de hogares estadounidenses.

IA Verde se refiere a la AI que produce resultados innovadores, pero teniendo en cuenta el coste computacional y el impacto medioambiental. .

Las organizaciones deben realizar ejercicios rigurosos para determinar el impacto medioambiental y la huella de carbono generada, entre otras cosas, por el entrenamiento de sus modelos, la infraestructura utilizada y la computación empleada.

El aprendizaje federado descentraliza el procesamiento de datos, lo que reduce la cantidad de comunicaciones y reduce el consumo energético y por lo tanto la huella de carbono.

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Disminución de hasta un 70% en las emisiones de CO2 con Aprendizaje Federado vs Entrenamiento Centralizado, según reports de la Universidad de Cambridge

Investigadores de la Universidad de Cambridge han explorado cómo el aprendizaje federado puede ser mejor para el medio ambiente que los entrenamientos centralizados.

Informes de la Universidad de Cambridge:

70%
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In CO2 emissions with Federated Learning
vs centralized training

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IA RESPONSABLE

ÉTICA DIGITAL

Las soluciones impulsadas por IA a veces pueden ser discriminatorias, no pueden explicar las decisiones tomadas por sus algoritmos y pueden representar un riesgo para la privacidad dada su gran dependencia de los datos. Los problemas relacionados con el desarrollo de la IA, como la "explicabilidad", la transparencia y la rendición de cuentas, siguen en curso, lo que genera dudas sobre la ética, la privacidad y la seguridad.

La plataforma de aprendizaje federado de Sherpa.ai promueve un uso ético de la inteligencia artificial, ya que permite a las organizaciones extraer todos los beneficios de los datos y lograr modelos de IA de alta precisión sin compartir ningún dato. Proteger la privacidad del cliente y evitar sesgos en la formación de modelos.

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WORLD ECONOMIC FORUM

GUÍAS ÉTICAS

Nuestra solución está alineada con las pautas de sostenibilidad y uso ético de la tecnología y los datos del Foro Económico Mundial.


Ética por diseño: un enfoque organizacional para el uso responsable de la tecnología (LIBRO BLANCO - DICIEMBRE DE 2020)

La mayoría de las empresas hoy en día entienden la importancia de garantizar que la tecnología que emplean sea confiable (es decir, que aborde las preocupaciones fundamentales de seguridad, privacidad y normativas).

Si bien el pensamiento ético crítico sobre la tecnología puede ser un nuevo conjunto de habilidades para algunos, casi todos están de acuerdo en que problemas como la privacidad de los datos y el sesgo algorítmico pueden presentar riesgos financieros y de reputación significativos si no se abordan.

Lea el informe completo


Medición del capitalismo de las partes interesadas: hacia métricas comunes e informes coherentes sobre la creación de valor sostenible (LIBRO BLANCO - SEPTIEMBRE DE 2020)

Un principio clave para el buen gobierno es la supervisión eficaz de la toma de decisiones corporativas para garantizar el cumplimiento de las leyes y reglamentos pertinentes, así como el cumplimiento de las expectativas de comportamiento ético de las partes interesadas. La administración de datos también es un área crítica. Como se describe en el informe reciente del Foro Económico Mundial, Gobierno Corporativo Integrado, las prioridades de administración de datos pueden incluir "seguridad cibernética, el uso y gobierno de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y problemas de privacidad y propiedad de datos asociados con la recopilación, gestión y uso de datos"

Lea el informe completo

OTROS BENEFICIOS DEL APRENDIZAJE FEDERADO

La plataforma de aprendizaje federado Sherpa.ai aborda otros desafíos de infraestructura, como la limitación del ancho de banda en situaciones de conectividad poco confiable (por ejemplo, instalaciones en alta mar, ubicaciones remotas), así como el exceso de latencia o limitaciones de red.

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