Cuando compras a través de enlaces de afiliados en nuestra web, es posible que obtengamos una comisión sin coste adicional para ti. Aprende 
La inteligencia artificial (IA) está experimentando un enorme crecimiento tanto en la investigación como en la industria, transformando diversos campos como la ciencia, la medicina, las finanzas y la educación.
Los avances se deben principalmente a la mejora de la capacidad de la IA para aprender eficazmente modelos más grandes utilizando conjuntos de datos más amplios.
Aunque este desarrollo ha permitido a la IA realizar descubrimientos científicos, crear nuevas oportunidades de negocio e impulsar el crecimiento industrial, desgraciadamente tiene consecuencias para el planeta.
Impacto negativo de la IA en el planeta
Dado que la IA requiere una cantidad significativa de potencia de cálculo y energía para entrenar modelos más grandes, tiene un impacto sustancial en el medio ambiente, lo que provoca un aumento de la huella de carbono y de las emisiones de gases de efecto invernadero.
Un informe del MIT Technology Review revela que las emisiones de carbono generadas durante el entrenamiento de un solo modelo de IA superan las producidas por un coche medio estadounidense a lo largo de toda su vida útil. AlphaGo Zero de Google, una IA que aprende jugando al Go contra sí misma, produjo 96 toneladas de dióxido de carbono en sólo 40 días de entrenamiento.
Eso es como las emisiones de 1.000 horas de viaje en avión o la huella de carbono anual de 23 hogares estadounidenses.
Facebook informó de que el entrenamiento de grandes modelos de IA, como Meena, puede tener una huella de carbono equivalente a conducir un vehículo de pasajeros durante aproximadamente 242.231 millas. Un estudio reciente del MIT revela que el impacto medioambiental de la computación en nube ha superado ya al de toda la industria aeronáutica.
La computación en nube, que permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos, contribuye significativamente a las emisiones de gases de efecto invernadero. Además, un solo centro de datos puede consumir tanta electricidad como 50.000 hogares.
Otro estudio demostró que el entrenamiento de un solo modelo lingüístico a gran escala puede emitir hasta 284.000 kg de CO2, lo que equivale aproximadamente al consumo de energía de cinco coches durante su vida útil. Además, se calcula que las emisiones de carbono debidas a la IA aumentarán un 300% de aquí a 2025.
Todos estos datos subrayan la necesidad de encontrar un equilibrio entre el desarrollo de la IA y la responsabilidad medioambiental. En respuesta, la IA sostenible está surgiendo como un campo importante para garantizar que los desarrollos de IA sean eficientes desde el punto de vista energético.
¿Qué es la IA sostenible?
El término sostenibilidad se refiere a la capacidad de satisfacer las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las generaciones futuras para satisfacer sus propias necesidades. Implica encontrar un equilibrio entre el crecimiento económico, la protección del medio ambiente y el bienestar social.
En otras palabras, la sostenibilidad consiste en tomar decisiones y emprender acciones que garanticen un futuro mejor para nosotros, el planeta y las generaciones futuras.
Por lo tanto, la IA sostenible implica utilizar la inteligencia artificial de forma que beneficie a la sociedad y, al mismo tiempo, minimice el daño al planeta, tanto para las generaciones presentes como para las futuras.
Es importante diferenciar entre la IA para la sostenibilidad y la IA sostenible:
| IA para la sostenibilidad | Trata del uso de la IA para alcanzar objetivos de desarrollo sostenible. |
| IA sostenible | Centrado en la sostenibilidad de la tecnología de IA. Implica un conjunto de principios y estrategias para reducir la huella de carbono y el consumo de energía asociados a los desarrollos relacionados con la IA. Aplicación de prácticas sostenibles de IA: Retos y soluciones y priorizar la calidad de los datos. |
Aplicando Prácticas Sostenibles de IA: Retos y Soluciones
Para que la IA sea sostenible, es crucial dar prioridad a la eficiencia energética en todas las etapas de su ciclo de vida, incluido el almacenamiento de datos, el entrenamiento de modelos y el despliegue de infraestructuras.
En esta sección, abordamos los principales retos para lograr una IA sostenible y las posibles soluciones para superarlos.
Priorizando la calidad de los datos
Durante la última década, se ha producido un notable aumento tanto de la cantidad de datos utilizados para entrenar sistemas de IA como del tamaño de los modelos de IA. A medida que ha crecido el tamaño de los datos, ha aumentado significativamente la demanda de ancho de banda para la ingestión de datos.
Desafío:
Como resultado, el almacenamiento de datos y la canalización de la ingestión se han convertido en componentes principales de la infraestructura, consumiendo una cantidad sustancial de energía y recursos en comparación con el despliegue del sistema de IA.
Solución:
Una forma de abordar esta creciente necesidad de almacenamiento de datos es dar prioridad a la calidad sobre la cantidad durante el proceso de recopilación de datos. Esto implica principalmente elegir cuidadosamente muestras de alta calidad y abstenerse de duplicar innecesariamente las muestras de datos.
Utilizando una menor cantidad de datos de alta calidad, podemos disminuir las necesidades de almacenamiento y reducir el consumo de energía sin dejar de obtener un rendimiento excelente de la IA.
Equilibrio entre tamaño del modelo y eficiencia
El continuo crecimiento de los datos ha provocado un rápido aumento del tamaño de los modelos.
Desafío:
Aunque los modelos más grandes mejoran la precisión al utilizar la rica información contextual de los datos, su entrenamiento requiere recursos computacionales más potentes. Por ejemplo, la capacidad de memoria de los aceleradores basados en GPU, como NVIDIA V100 (2018) con 32 GB y NVIDIA A100 (2021) con 80 GB, ha aumentado menos del doble cada dos años.
Solución:
Una forma de reducir la necesidad de ordenadores potentes es crear modelos más pequeños que rindan igual que los más grandes. Algunos de los trabajos existentes en este sentido incluyen métodos como la compresión de modelos, la destilación de conocimientos y la poda de redes. Al compartir y reutilizar los modelos entrenados, también podemos ahorrar energía y evitar el entrenamiento redundante.
Sin embargo, para que esto ocurra, debemos apoyar marcos y plataformas de código abierto que permitan compartir modelos y fomenten la investigación colaborativa en la comunidad de la IA.
Desarrollando una infraestructura eficiente desde el punto de vista energético
La rápida expansión de las aplicaciones de IA ha provocado un aumento sustancial de la capacidad de la infraestructura de entrenamiento de IA en los últimos años. La creciente demanda de inferencia de IA también ha llevado a las industrias a aumentar su capacidad de infraestructura.
Desafío:
Esta creciente utilización de la IA está contribuyendo a la expansión de la huella de carbono.
Solución:
Para reducir este impacto, es crucial crear hardware energéticamente eficiente específicamente para tareas de IA. Este tipo de hardware puede reducir en gran medida el consumo de energía durante los procesos de formación e inferencia. Implica optimizar procesadores, sistemas de memoria y otros componentes para lograr el máximo rendimiento por vatio.
Por otra parte, el uso de fuentes de energía renovables, como la solar o la eólica, en los centros de datos puede contribuir a reducir el impacto medioambiental de la informática de IA. Además, empleando sistemas de refrigeración energéticamente eficientes y optimizando la infraestructura, podemos reducir aún más el uso de energía y las emisiones de carbono.
Elaboración de políticas y normativas
Desafío:
Para hacer cumplir las soluciones tecnológicas, es imprescindible diseñar y aplicar políticas y normativas para el desarrollo sostenible de la IA. Esto implica crear normas que promuevan prácticas de IA sostenibles.
Solución:
En este sentido, se pueden ofrecer recompensas por sistemas de IA energéticamente eficientes, apoyar la investigación sostenible en IA y establecer objetivos para reducir las emisiones de carbono. Estas acciones pueden ayudar a que los desarrollos de IA sean más sostenibles.
Sensibilizando y educando
La concienciación y la educación pueden desempeñar un papel clave en la promoción de prácticas sostenibles de IA.
Desafío:
Es importante informar a la gente, incluidos los investigadores, desarrolladores y responsables políticos de la IA, sobre el impacto medioambiental de la IA y la necesidad de una IA sostenible.
Solución:
Podríamos lanzar programas educativos para enseñar a los profesionales de la IA técnicas de ahorro energético. Aumentando la concienciación y proporcionando conocimientos, podemos hacer que las personas y las organizaciones desarrollen prácticas de IA sostenibles.
Conclusión
Los avances de la IA tienen efectos positivos, pero también contribuyen a problemas medioambientales como el aumento de la huella de carbono.
Para abordar este problema, la IA sostenible se centra en reducir el consumo de energía y las emisiones. Esto puede conseguirse priorizando la calidad de los datos, equilibrando el tamaño de los modelos, desarrollando infraestructuras energéticamente eficientes, aplicando políticas y concienciando a través de la educación.
Aplicando estas medidas, la IA puede emplearse de forma más responsable con el medio ambiente, beneficiando tanto a la sociedad como al planeta.
