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Emplean IA para reducir el consumo de las Apps móviles

  • Inteligencia Artificial

aplicaciones móviles

Un nuevo sistema basado en inteligencia artificial promete reducir el consumo de las aplicaciones para alargar la batería de los teléfonos móviles. Sus creadores afirman que permitirá analizar los patrones de consumo durante la fase de desarrollo, de forma que los programadores puedan optimizar mejor el código para que sus apps consuman menos energía.

La escasa autonomía de los smartphones es una de las asignaturas pendientes de los fabricantes de dispositivos móviles. Desde los inicios de los teléfonos inteligentes, la tecnología de las baterías no ha evolucionado a la par que el consumo eléctrico de sus componentes, y mucha culpa de ello se encuentra en las aplicaciones, en cuyo desarrollo muchas veces no se optimiza lo suficiente el gasto energético. El constante uso de las redes sociales, la navegación, las aplicaciones conectadas a la nube y las que utilizan el posicionamiento GPS o las comunicaciones inalámbricas hacen que pocos teléfonos puedan aguantar más de un día sin cargarse de nuevo. Solucionar este problema no es sólo cosa de los fabricantes de hardware, que se encuentran con grandes limitaciones para reducir el consumo de los componentes y para desarrollar nuevas baterías que proporcionen una autonomía suficiente a largo plazo. Desde el lado de los desarrolladores de apps se puede hacer un mejor trabajo para optimizar el consumo eléctrico, o así lo afirman los investigadores de esta nueva tecnología, que propone utilizar la inteligencia artificial para analizar a fondo este aspecto del funcionamiento de las aplicaciones. El sistema, denominado DiffProff, se presentará esta semana en el Simposio USENIX de Sistemas Operativos, Diseño e Implementación, en California.

Sus creadores son Charlie Hu, profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Purdue, y Abhilash Jindal, antiguo alumno del centro y ahora perteneciente al departamento de ciencias de computación. En las declaraciones publicadas explican que este sistema se basa en el supuesto de que las aplicaciones que realizan la misma función lo hacen de formas diferentes, lo que se refleja en el gasto de energía que generan. Como ejemplo, las aplicaciones de mensajería como Whatsapp, Hangout o Skype se dedican a tareas muy similares, pero Whatsapp es tres veces más eficiente que Skype. Según explicó Hu, las motivaciones de este enfoque provinieron de preguntas que se hacían, tales como: “¿Qué sucede si una función de una aplicación necesita consumir el 70 por ciento de la batería del teléfono? ¿Se puede mejorar, o esa característica debe dejarse como está?”.

Ayúdanos a conocer cuáles son las tendencias tecnológicas que se impondrán en la empresa el próximo año y más allá, y cómo se está construyendo el futuro digital.

DiffProff lleva a cabo un análisis intensivo del funcionamiento de las aplicaciones para crear un “perfil de energía diferencial”, que extrapola el patrón de consumo energético de las aplicaciones en función de su utilidad. Después, crea lo que han denominado el “árbol de llamadas” de la aplicación, o gráfico de llamadas, que describe los programas que se ejecutan para llevar a cabo una tarea más amplia. A continuación, comparando los árboles de llamadas de las apps que realizan tareas similares se puede calcular su grado de eficiencia energética, y ver en qué aspectos la ejecución de tareas está más o menos optimizada. Esto sirve para obtener un análisis pormenorizado del funcionamiento de las apps a nivel energético, pero sus diseñadores señalan que sólo resulta útil para comparar aplicaciones en las que el código fuente se pueda superponer en su mayor parte. En las pruebas realizadas hasta ahora sobre aplicaciones para dispositivos Android, han descubierto información que muchos usuarios ya han podido comprobar. Por ejemplo, que soundcloud consume muchos más que Spotify o Pandora, o que Google Hangouts es menos eficiente que Messenger o Whatsapp. Según han informado, también detectaron funciones que desperdiciaban energía en el antivirus de Kaspersky y en Pandora, permitiendo a los desarrolladores de esta última conocer un fallo que se les había pasado por alto y corregirlo rápidamente.

La utilidad de este sistema para el desarrollo de apps es evidente, y puede extenderse a diferentes ámbitos, desde el consumo a las aplicaciones empresariales. Y, considerando la creciente demanda el entorno empresarial de nuevos desarrollos de software corporativo para plataformas móviles, y la creciente preocupación por la eficiencia energética, sistemas como DiffProff podrían encontrar un interesante mercado en el que expandirse.