El crowd computing es una técnica de procesamiento distribuido en la que se utiliza la capacidad de procesamiento de un gran número de dispositivos conectados a Internet, como computadoras personales, teléfonos móviles, tabletas, etc., para resolver problemas complejos o realizar tareas que requieren un gran poder de procesamiento.
Aplicaciones
Hay varias formas en que se puede utilizar el crowd computing, algunas de las cuales incluyen:
- Proyectos de ciencia distribuida: un ejemplo es el proyecto SETI@home, en el que los participantes donan el tiempo de procesamiento de sus computadoras personales para analizar datos de radioastronomía en busca de señales extraterrestres.
- Inteligencia artificial distribuida: plataforma como OpenAI, donde los participantes pueden contribuir con su tiempo de procesamiento para ayudar a entrenar modelos de lenguaje de alta capacidad.
- Crowdsourcing de tareas: plataformas como Amazon Mechanical Turk, donde los participantes pueden realizar tareas simples, como la transcripción de audio o la etiquetado de imágenes, y recibir un pago por su trabajo.
- Análisis de datos: el crowd computing también se utiliza para analizar grandes cantidades de datos, como en el análisis de datos de redes sociales o en la detección de patrones en datos de sensores.
Empresas y proyectos
Hay varias empresas y organizaciones que utilizan el crowd computing para llevar a cabo sus operaciones. Algunas de las más conocidas incluyen:
- SETI@home: es un proyecto de ciencia distribuida que utiliza el poder de procesamiento de los participantes para analizar datos de radioastronomía en busca de señales extraterrestres.
- OpenAI: es una plataforma de inteligencia artificial distribuida que utiliza el poder de procesamiento de los participantes para entrenar modelos de lenguaje de alta capacidad.
- Amazon Mechanical Turk: es una plataforma de crowdsourcing de tareas en la que los participantes pueden realizar tareas simples, como la transcripción de audio o la etiquetado de imágenes, y recibir un pago por su trabajo.
- Folding@home: es un proyecto de ciencia distribuida que utiliza el poder de procesamiento de los participantes para simular el pliegue de proteínas, lo que puede ayudar a comprender cómo funciona el cuerpo humano y cómo se desarrollan enfermedades.
- BOINC: es una plataforma de proyectos de ciencia distribuida que permite a los participantes donar el tiempo de procesamiento de sus computadoras personales para varios proyectos científicos, como la simulación de estrellas o el análisis de datos de genética.
- IBM World Community Grid: es un proyecto de ciencia distribuida que utiliza el poder de procesamiento de los participantes para llevar a cabo investigaciones en áreas como la medicina, la energía y el medio ambiente.
- Google: utiliza el crowd computing en su plataforma de inteligencia artificial para mejorar y entrenar sus modelos de lenguaje y reconocimiento de voz.
Conclusión
En lineas generales, podemos decir que el crowd computing ofrece varias ventajas sobre el procesamiento centralizado, como la escalabilidad, la flexibilidad y la reducción de costos. Sin embargo, también presenta desafíos, como la seguridad, la privacidad y la falta de control sobre los dispositivos individuales.
Por: Oscar Trabazos / Data & AI
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