La Paradoja de la Sostenibilidad Algorítmica: Mitigación de la Huella Ecológica mediante la Frugalidad Cognitiva
Year: 2026
Type: article
Abstract: Este avance aborda la "paradoja de la sostenibilidad" de la Inteligencia Artificial: el conflicto empírico entre su capacidad para optimizar sistemas climáticos y el costo ecológico masivo derivado de su propio consumo hídrico, energético y de infraestructura térmica. Se postula que el escalamiento mediante fuerza bruta (Deep Learning monolítico) es incompatible con las metas globales de descarbonización. Como solución técnica, se integra la contabilidad de emisiones de ciclo de vida en la arquitectura del Poliedro Cognitivo. Al restringir el procesamiento analítico profundo (Sistema 2) y la génesis topológica (Sistema 3) mediante umbrales de entropía, y al aplicar la Complejidad de Kolmogorov como mecanismo de poda estructural, el marco garantiza una huella de carbono computacional mínima, maximizando así el balance neto de mitigación ecológica.
Author: Acevedo Esquivel, Jason Gabriel
Institution: Distance State University
Language: Spanish
Topic: Green IT and Sustainability
Subfield: Electrical and Electronic Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7204228565