Mejores prácticas para el desarrollo de software verde (sostenible) utilizando inteligencia artificial

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.31637/epsir-2024-436

Palabras clave:

Ingeniería de software sostenible, Inteligencia Artificial, Huella de carbono del software, Eficiencia energética, Lenguaje de programación verde, Metodologías de desarrollo de software, Programación Verde

Resumen

Introducción: Hoy en día convergen diferentes áreas como la ingeniería de software (IS), medio ambiente y la Inteligencia Artificial (IA). La IS con IA se basa en la transformación del desarrollo de software, iniciando el proceso por el código e incluyendo la implementación. Metodología: la empleada es de tipo descriptivo. Se extrajo información desde bases de datos científicas. Tras identificar el problema y definir el ámbito de trabajo, se seleccionaron dos herramientas de IA para el desarrollo de software, luego se analizó el rendimiento de los programas, evaluando la eficiencia energética. Resultados: De acuerdo a los estudios realizados, el lenguaje Java es el más verde en comparación con Python. Discusión: Los programas informáticos modernos tienen muchos retos, uno de ellos, tienen millones de líneas de código (LDC), este aspecto puede conducir a dificultades de consumo de recursos y de rendimiento, que se ve reflejado en la eficacia y que afecta la experiencia del usuario. Conclusiones: Se pudo concluir que crear sistemas sostenibles y éticos, es primordial proyectar un futuro responsable, donde los desarrolladores tengan el poder y la responsabilidad de generar aplicaciones adecuadas y respetuosas con el medio ambiente.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Ricardo Antonio Botero Rios, Corporación Universitaria Minuto de Dios

Tiene un doctorado en Educación con Tecnologías del Aprendizaje y Conocimiento por la Universidad Virtual del Estado de Michoacán de México, una maestría en Software Libre por la Universidad Autónoma de Bucaramanga y es Ingeniero de Sistemas por la Universidad San Buenaventura de Cali. Es docente investigador de la Universidad Minuto de Dios desde 2023, en donde ha dirigido y participado en diversos proyectos. Asimismo, más de 24 años de experiencia como docente universitario, como analista y desarrollador de sistemas de información (más de 20 años), igualmente, director y asesor de proyectos. Sus áreas de interés son: sistemas de información, desarrollo de software, elaboración de contenidos audiovisuales educativos, material educativo computarizado, gestión de ambientes virtuales y cuidado/preservación del medio ambiente.

Citas

Anchundia Padilla, A. F., Barzola Ávila, E. S. y Tomala Solórzano, R. A. (2023). Programación verde en el software. Revista UNESUM-Ciencias. https://acortar.link/SmUSJL

Autentia. (2020). Software Design: La guía completa. https://bit.ly/3LdsovE

Bacalla, J. G. (2018, 31 de octubre). La Ingeniería de Sistemas y El Compromiso al Medio Ambiente [actualización de LinkedIn]. https://bit.ly/3LcFclZ

Brito Martínez, C. (2021). Software Libre para uso en Medio Ambiente. https://bit.ly/3W890GF

Castañeda Olvera, D. R. (2022). La nube contaminante. Un análisis socioambiental de la huella de carbono digital. PAAKAT: revista de tecnología y sociedad, 12. https://doi.org/10.32870/PK.A12N22.730 DOI: https://doi.org/10.32870/Pk.a12n22.730

Charniak, E. y Mcdermott, D. (1985). Introduction to Artificial Intelligence. Addison-Wesley.

Erazo Luzuriaga, A. F., Galarza Sánchez, P. C., Ramos Secaira, F. M. y Boné Andrade, M. F. (2023). La inteligencia artificial aplicada a la optimización de programas informáticos. Journal of Economic and Social Science Research. https://bit.ly/3VRNRiA DOI: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v3/n1/61

García Sandoval, M. G., Ariza Torrado, H. D., Pinzón, M. L. y Flórez Fuentes, A. S. (2015). Buenas prácticas aplicadas a la implementacion colaborativo de aplicativos web. Mundo FESC, 5(10), 27-30. https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/67

Green Software Practitioner. (s.f.). Carbon Awareness. https://bit.ly/3VTmlBh

Green Software Practitioner. (s.f.). Hardware Efficiency. https://bit.ly/3LcPbaR

Haugeland, J. (1985). Artificial intelligence: The very idea. https://bit.ly/3VUxYYC

Hernández González, A. (2018). La sostenibilidad y el software. Revista Dilemas Contemporáneos: Educación, Política y Valores. https://bit.ly/4byUnAF

Ibarra, J. (2023). Reducción de la Huella de Carbono del Software a través de la optimización de compiladores. https://www.researchgate.net/publication/370684524

Iberdrola. (s.f.). ¿Qué es la huella de carbono y por qué es vital reducirla para frenar el cambio climático? https://www.iberdrola.com/sostenibilidad/huella-de-carbono

Ibrahim, M., Danbala, A. y Ismail, M. (2019). Towards attaining reliable and efficient green cloud computing using micro-smart grids to power internet data center center. Journal of Computer and Communications. DOI: https://doi.org/10.4236/jcc.2019.77016

Luger, G. y Stubblefield, W. (1997). Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Addison Wesley.

Microsoft. (s.f.). Principios de la ingeniería de software sostenible. https://bit.ly/3LcVOtS

Monroy Alfaro, C. R. (2022). El lenguaje python y su potencial en el desarrollo de software de inteligencia artificial. Revista Científica de la Universidad Salvadoreña Alberto Masferrer. https://bit.ly/4cNkTr3

Narvaez, L. y Jurado, J. L. (2011). Implantación de Buenas Prácticas a un Proceso de Desarrollo. Journal De Ciencia E Ingeniería, 29-33. https://bit.ly/3WbGNPc

Naumann, S., Dick, M., Kern, E. y Johann, T. (2011). The greensoft model: A reference model for green and sustainable software and its engineering. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 294-304. DOI: https://doi.org/10.1016/j.suscom.2011.06.004

Pereira, R., Couto, M. y Ribeiro, F. (2017). Programming Languages: How Do Energy, Time, and Mem-ory Relate. https://doi.org/10.1145/3136014.3136031 DOI: https://doi.org/10.1145/3136014.3136031

Polo, J. D. (2023). Inteligencia Artificial para desarrolladores, recursos que ayudan a programar. https://bit.ly/4cNl5qh

Practitioner, G. S. (s.f.). Carbon Awareness. https://bit.ly/3zz4oR3

Rodríguez, J. (2023). ¿Sabías que realizar 100 búsquedas en Google tiene un gasto energético equivalente al de una bombilla de 60 vatios? iElektro. https://bit.ly/3Le3cFa

Schalkoff, R. J. (1990). Artificial Intelligence: An Engineering Approach. McGraw-Hill.

Soto Duran, D. E., Reyes Gamboa, A. X., Giraldo Mejía, J. C., Villamizar Jaimes, A. y Vidal Alegría, F. A. (2022). Buenas prácticas para el desarrollo de software sostenible. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação Iberian Journal of Information Systems and Technologies, 449.

Toppin, A. C. (23 de 3 de 2018). Medium. https://bit.ly/3Wcsp9m DOI: https://doi.org/10.2307/j.ctvscxt08.7

Descargas

Publicado

2024-07-30

Cómo citar

Botero Rios, R. A. (2024). Mejores prácticas para el desarrollo de software verde (sostenible) utilizando inteligencia artificial. European Public & Social Innovation Review, 9, 1–21. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-436

Número

Vol. 9 (2024)

Sección

Miscelánea

Licencia

Derechos de autor 2024 Ricardo Antonio Botero Rios

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Non Commercial, No Derivatives Attribution 4.0. International (CC BY-NC-ND 4.0.), that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).