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Microsoft y su "moonshot" ambiental: progreso y desafíos en la construcción de un centro de datos en Londres

El centro de 🤑 datos de Park Royal de Microsoft en Londres es parte de su compromiso de impulsar la expansión de la inteligencia 🤑 artificial (IA), pero este objetivo choca con su meta de ser carbono negativo para 2030.

Aunque Microsoft afirma que el centro 🤑 será operado completamente con energía renovable, la construcción de centros de datos y los servidores que contienen significan que las 🤑 emisiones de alcance 3 de la compañía - como el CO2 relacionado con los materiales en sus edificios y la 🤑 electricidad que consumen las personas al usar productos como Xbox - son más del 30% por encima de su nivel 🤑 de 2024. Como resultado, la compañía está excediendo su objetivo general de emisiones en aproximadamente la misma tasa.

La IA y 🤑 su impacto en las emisiones de carbono

El entrenamiento y la operación de los modelos de IA que subyacen en productos 🤑 como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google consumen una gran cantidad de electricidad para alimentar y enfriar el hardware 🤑 asociado, con carbono adicional generado por la fabricación y el transporte del equipo relacionado.

Alex de Vries, fundador de Digiconomist, afirma 🤑 que la IA es una tecnología que está impulsando el consumo de energía. La Agencia Internacional de Energía estima que 🤑 el consumo total de electricidad de los centros de datos podría duplicarse de los niveles de 2024 a 1,000 TWh 🤑 en 2026, equivalente a la demanda de energía de Japón. La IA resultará en que los centros de datos utilicen 🤑 el 4.5% de la generación de energía global para 2030, según los cálculos de la firma de investigación SemiAnalysis.

Consideraciones ambientales 🤑 en la IA

El Fondo Monetario Internacional dijo recientemente que los gobiernos deberían considerar imponer impuestos al carbono para capturar el 🤑 costo ambiental de la IA, en forma de un impuesto general al carbono que abarque las emisiones de servidores como 🤑 parte de su alcance, o métodos como un impuesto específico sobre el CO2 generado por ese equipo.

Todas las principales empresas 🤑 tecnológicas involucradas en la IA - Meta, Google, Amazon, Microsoft - buscan recursos de energía renovable para cumplir con sus 🤑 objetivos climáticos. Un portavoz de Microsoft dijo: "Seguimos firme en nuestro compromiso de cumplir con nuestras metas climáticas".

Como calcular probabilidades utilizando probabilidades existentes: uma abordagem passo a passo

As probabilidades podem ser uma ferramenta incrível para ajudar a tomar decisões informadas e avaliar riscos. No entanto, às vezes, é necessário calcular probabilidades com base em cartas cassino probabilidades existentes. Neste artigo, vamos explorar um método passo a passo para realizar esses cálculos, usando como exemplo a situação hipotética de um cassino no Brasil.

Passo 1: Compreenda as probabilidades existentes

Primeiro, é importante entender as probabilidades existentes sobre as quais você deseja construir. No nosso exemplo, vamos supor que temos as seguintes probabilidades para diferentes resultados em cartas cassino dois jogos de azar populares no Brasil:

Passo 2: Determine as probabilidades compostas

Em seguida, é necessário determinar as probabilidades compostas para cada resultado possível. Isso é feito multiplicando as probabilidades individuais de cada resultado. No nosso exemplo, vamos calcular as probabilidades compostas para vencer e perder em cartas cassino cada jogo:

• Jogo A: Probabilidade de vencer: 0,45 (45%); Probabilidade de perder: 0,55 (55%)
• Jogo B: Probabilidade de vencer: 0,60 (60%); Probabilidade de perder: 0,40 (40%)

Passo 3: Aplique as probabilidades compostas para calcular os resultados desejados

Por fim, é possível utilizar as probabilidades compostas para calcular os resultados desejados. Por exemplo, se desejarmos saber a probabilidade de jogar ambos os jogos e vencer pelo menos uma vez, podemos utilizar as probabilidades compostas para calcular isso:

• Probabilidade de vencer em cartas cassino ambos os jogos: 0,45 (Jogo A) x 0,60 (Jogo B) = 0,27 (27%)
• Probabilidade de perder em cartas cassino ambos os jogos: 0,55 (Jogo A) x 0,40 (Jogo B) = 0,22 (22%)
• Probabilidade de vencer em cartas cassino pelo menos um jogo: 1 - 0,22 (probabilidade de perder em cartas cassino ambos) = 0,78 (78%)

Neste exemplo, temos uma alta probabilidade de vencer em cartas cassino pelo menos um jogo, o que pode ser uma informação útil para um cassino no Brasil ao decidir quais jogos oferecer.