Divulgación de la intensidad de carbono del software (SCI) de Big-O

① Unidad funcional (R)

Una decisión de diagnóstico = el motor de decisión (modelo de utilidad de Taiwán M683041) completa una reducción de atributos mediante conjuntos aproximados (Rough Set) y una evaluación multicriterio (MCDM). Es la etapa que ordena y recomienda en cada diagnóstico de sitio web en bigomorfi.tech.

② Límites del cálculo

③ Fórmula

SCI = ((E × I) + M) ÷ R, desarrollada según la hoja de cálculo del Taiwan Institute of Economic Research (TIER):

E

Energía del software (kWh) = potencia W ÷ 1000 × tiempo de ejecución TiR

I

Intensidad de carbono de la red eléctrica (kgCO₂e/kWh)

PUE

Eficacia del uso de energía del centro de datos, aplicada al carbono operativo

M

Carbono incorporado = TE × (TiR ÷ EL) × (RR ÷ ToR) × Quantity

R

Número de unidades funcionales (decisiones medidas)

CPU%

Proporción de CPU realmente usada por el software (sin consumo en reposo)

④ Parámetros y fuentes

⑤ Resultado

La misma medición se presenta con los tres límites de la hoja TIER. Nuestro servicio funciona en una máquina virtual en la nube, por lo que el límite vCPU es el resultado principal.

Desglose del resultado principal: operativo 0,003168 mg + incorporado 0,000464 mg

⑥ Periodo y método de medición

Medido el 2026-08-21 en el host (AWS EC2 t3.xlarge, Taipéi ap-east-2) con GreenCalculatorJavaNoUI 1.0.4 de TIER: 200 ejecuciones de calentamiento y luego 20 rondas de 60 s de referencia en reposo seguidas de 1.000 decisiones. La hoja se cerró tras la respuesta de TIER del 2026-10-02.

⑦ Incertidumbre y limitaciones

• El coeficiente de variación entre rondas es de aproximadamente 10,2% (archivo original); los valores individuales varían en ese rango.
• En una VM en la nube no se puede medir la potencia física; la potencia por vCPU usa un valor de referencia público.
• El PUE es el promedio global de AWS y el factor de red un promedio anual; no reflejan valores reales de la instalación de Taipéi ni la variación horaria.
• El carbono incorporado TE procede de la herramienta o de bases de datos públicas, no de una declaración del proveedor para este host.
• Solo cubre el motor de decisión; un diagnóstico completo también llama una vez a un LLM externo, que no se incluye.
• Los resultados de los tres límites difieren unas 19 veces; compruebe límites y parámetros antes de comparar con otros proveedores.

⑧ Medidas de mejora adoptadas

Medidas ya activas en la plataforma y verificables en el historial de versiones. No implican ninguna garantía de reducción de carbono o costes.

• La decisión usa cálculo determinista de conjuntos aproximados + MCDM (nivel CPU) en lugar de inferencia LLM por solicitud para ordenar.
• Revisión mensual del ciclo de vida de los modelos de IA (desde 2026-10) frente a los calendarios oficiales de retirada de OpenAI / Anthropic / Google; los modelos en retirada se cambiaron a versiones vigentes el 2026-10-02.
• La generación de imágenes tiene niveles de calidad: la alta calidad solo si el usuario la elige (consume más puntos); los identificadores de modelos antiguos usan calidad baja/media por defecto.
• Caché para evitar recálculos: el diagnóstico de una misma URL se reutiliza 14 días; las imágenes de IA se guardan por hash del prompt.
• Los trabajos de IA por lotes tienen un tope de coste por ejecución y se detienen al alcanzarlo.
• Los servicios principales funcionan en la región AWS de Taipéi (ap-east-2).

⑨ Evidencia de la divulgación (DSCS)

Todas las cifras de esta página están en el JSON de divulgación de abajo, junto con su hash SHA-256. Cualquiera puede copiar el JSON y recalcular el hash para confirmar que no se modificó después.

{"schema":"bigo-sci-disclosure/v1","publisher":"Big-O Information Intelligence Corp. (大鷗摩飛智能有限公司)","method":"ISO/IEC 21031:2024 Software Carbon Intensity (SCI) — self-disclosure, not third-party verified","formula":"SCI = ((E x Quantity x I x PUE) + TE x (TiR/EL) x (RR/ToR) x Quantity) / R x CPU%","software":"EcoGEO Audit decision engine (Rough Set QuickReduct + MCDM, ROC patent M683041), core-algo service","functionalUnit":"1 diagnostic decision = 1 rough-set feature reduction + 1 MCDM evaluation","host":"AWS EC2 t3.xlarge (4 vCPU), ap-east-2 Taipei; CPU Intel Xeon Platinum 8259CL","measurement":{"date":"2026-08-21","tool":"GreenCalculatorJavaNoUI 1.0.4 (provided by Taiwan Institute of Economic Research)","rounds":20,"decisionsPerRound":1000,"totalDecisions":20000,"warmupDecisions":200,"idleBaselineSecondsPerRound":60,"uniqueResultHashes":20000,"loadSecondsTotal":498.7058,"roundToRoundCv":0.1021},"parameters":{"I_kgCO2e_per_kWh":0.466,"PUE":1.15,"EL_hours":35040,"TiR_hours":0.13852939,"softwareCpuShare":0.1016,"R":20000},"blocks":{"vCPU":{"W":2.1,"Quantity":4,"TE_kg":277,"RR":1,"ToR":48,"sci_mg":0.003631,"operational_mg":0.003168,"embodied_mg":0.000464},"cpu":{"W":136.67,"Quantity":1,"TE_kg":277,"RR":4,"ToR":48,"sci_mg":0.052007},"wholeMachine":{"W":182.23,"Quantity":1,"TE_kg":48,"RR":1,"ToR":1,"sci_mg":0.069688}},"primaryBlock":"vCPU","primaryResult_mgCO2e_per_decision":0.003631,"calculationVersion":"2026-10-02","excluded":["third-party LLM inference (runs in provider data centres)","front-end UI, database writes, email/notifications, PDF rendering","network transfer and end-user devices"]}

Esta versión aún no se ha anclado con OpenTimestamps; se anclará y publicará en el registro DSCS cuando sea definitiva.

Historial de versiones

Las versiones del 2026-09-29 al 09-30 indicaban 0,078 mgCO₂e por decisión con el límite de máquina completa y sin descontar el reposo. El 2026-10-02 se corrigió según la respuesta de TIER (cantidad de vCPU aplicada una vez; CPU% = proporción del software sin reposo, 10,16%) a los valores de esta página.

Esta pestaña es la autoevaluación y el plan de Big-O sobre sus prácticas de software verde en su propia plataforma. No es una certificación ISO, no ha sido verificada por terceros y no es una medición de carbono. La cifra SCI que Big-O divulga públicamente es la de la pestaña «Divulgación SCI (alcance verificado en el POC)».

① Matriz de madurez de software verde (autoevaluación)

Autoevaluación en 4 dimensiones × 5 niveles, con referencia a «Building Green Software» (O’Reilly) y a materiales de la Green Software Foundation. Versión de la evaluación: 2026-05-24; el avance real de cada dimensión se actualizará en la próxima autoevaluación.

② Prácticas concretas

Describen lo que hacemos; no implican ninguna garantía de reducción de carbono o de costes.

• ✓ ImplementadoLos servicios principales funcionan en la región de AWS en Taipéi (ap-east-2), cerca de la mayoría de los usuarios.
• ✓ ImplementadoLas páginas y los recursos estáticos se sirven desde la caché perimetral de Vercel; las solicitudes que aciertan en caché no llegan al servidor EC2.
• ✓ ImplementadoLa división de código y el tree shaking de Next.js reducen el tamaño de descarga del front-end.
• ✓ ImplementadoLos modelos de IA se eligen según la tarea: las tareas sencillas usan modelos más pequeños en lugar de usar siempre modelos grandes.
• ✓ ImplementadoLos vídeos solo se generan cuando un usuario los solicita; nunca se generan por adelantado.
• ✓ ImplementadoLas pruebas de sellado de tiempo usan OpenTimestamps y comparten el anclaje en bloques de Bitcoin, sin cadena propia.
• ✓ ImplementadoPM2 en fork mode con reinicios graceful automáticos para controlar el uso de memoria del servidor.
• ✓ ImplementadoOptimización de índices de PostgreSQL para acortar el tiempo de consulta.
• → PlanificadoPlanificado: caché para las respuestas de modelos de lenguaje grandes y así evitar inferencias repetidas.
• → PlanificadoLos nodos perimetrales de la CDN aún no cubren el Sudeste Asiático; se prevé evaluar un nodo en Singapur.
• … En exploraciónExplorando la planificación consciente del carbono (carbon-aware scheduling): trasladar tareas programadas a horas con menor intensidad de carbono de la red eléctrica.
• … En exploraciónEvaluando opciones de regiones con menos carbono de los proveedores de nube y CDN.

③ Hoja de ruta prevista

Son orientaciones previstas, no compromisos; los plazos y el alcance pueden cambiar.