La propuesta concedida forma parte del proyecto coordinado GRAINS – Green Responsible AI for Next-gen Sustainable Bio-Imaging, que aborda el reto crítico de reducir la huella de carbono de la IA aplicada a bioimagen mediante un enfoque integral que abarca modelos, algoritmos, datos y hardware.  El SP4 – REACT4GRAINS,  constituye la pieza clave de la capa hardware del consorcio, desarrollando unidades aritméticas reconfigurables y arquitecturas FPGA capaces de ejecutar formatos numéricos avanzados y de ultra baja precisión (FP8, HUB, posits, dual-value) que no están soportados por las GPU actuales. Este subproyecto introduce innovaciones inéditas, como formatos duales que mantienen la precisión de aprendizaje con muy pocos bits y mecanismos de poda dinámica durante el entrenamiento, reduciendo de forma continua el consumo energético en todo el ciclo de vida del modelo. Gracias a este trabajo, REACT4GRAINS proporciona la infraestructura hardware necesaria para que los avances en redes ligeras (SP1), reutilización de modelos (SP2) y entrenamiento robusto en baja precisión (SP3) puedan ejecutarse de forma realmente sostenible, consolidando a la Universidad de Málaga como referente nacional en IA verde, diseño de hardware especializado y bioimagen computacional.

Fuente: UMA