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Updated: Jun 25, 2026
06:11
High-definition Transcranial Direct Current Stimulation over Right Dorsolateral Prefrontal Cortex to Enhance Metacognitive Sensitivity
Published on: September 26, 2025
[¿Es posible imaginar una inteligencia artificial sostenible?]
1Unità di Ricerca in sanità digitale e terapie digitali, Laboratorio di Metodologia della ricerca clinica, Dipartimento di Oncologia clinica, Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri Irccs, Milano.
Recenti progressi in medicina
|February 20, 2026
Resumen
La inteligencia artificial (IA) ofrece soluciones ambientales, pero también plantea desafíos. El cambio a la IA verde, utilizando modelos eficientes y energía renovable, es clave para equilibrar el progreso tecnológico con la sostenibilidad ecológica.
Área de la Ciencia:
- Ciencias ambientales Ciencias ambientales.
- Ciencias de la computación Ciencias de la computación
- Tecnología Ética de la tecnología Ética.
Sus antecedentes:
- La inteligencia artificial (IA) presenta un doble papel en el impacto ambiental, ofreciendo soluciones y al mismo tiempo contribuyendo a los desafíos ecológicos.
- Las aplicaciones de IA como el pronóstico del tiempo, las redes inteligentes, la agricultura de precisión y las ciudades inteligentes destacan sus beneficios potenciales.
- Por el contrario, los costos ambientales de la IA incluyen un alto consumo de energía / agua, escasez de recursos para hardware y problemas de desechos electrónicos.
Objetivo del estudio:
- Para analizar el impacto ambiental de la inteligencia artificial (IA).
- Para explorar la paradoja de la IA como una solución ambiental y un contribuyente a los problemas.
- Presentar estrategias para mitigar la huella ecológica de la IA.
Principales métodos:
- Revisión de las aplicaciones de IA en la sostenibilidad ambiental (por ejemplo, pronóstico, redes inteligentes, agricultura de precisión, ciudades inteligentes).
- Análisis de los costos ambientales de la IA: energía, agua, materias primas y eliminación.
- Examen de las soluciones propuestas: IA verde, aprendizaje federado, poda, centros de datos sostenibles y hardware.
Principales resultados:
- La IA puede ayudar significativamente a la sostenibilidad ambiental a través de varias aplicaciones.
- La IA también incurre en costos ambientales sustanciales, incluido el agotamiento de los recursos y la generación de residuos.
- Las estrategias de IA verde, empleando modelos eficientes y energía renovable, pueden reducir drásticamente el consumo.
Conclusiones:
- Equilibrar la innovación de la IA con la sostenibilidad ambiental es crucial.
- La transición a la IA verde es esencial para mitigar los impactos ecológicos negativos.
- La futura gobernanza de la IA debe integrar la justicia ambiental y el avance tecnológico.
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