La inteligencia artificial ha revolucionado sectores como la salud, la educación, la movilidad y la industria. Sin embargo, este progreso tiene un coste ambiental significativo. Modelos como GPT-3 y GPT-4 requieren enormes cantidades de energía para su entrenamiento, generando emisiones de carbono comparables a varios vuelos transatlánticos.
Este reciente estudio publicado en Neurocomputing analiza el concepto de Green AI, una nueva corriente que busca reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial. A través de estrategias como el uso de modelos más eficientes, hardware optimizado y la contribución de la regulación gubernamental, la Green AI propone un futuro en el que la tecnología sea sostenible y accesible sin comprometer la precisión y la innovación.
El problema energético de la IA
El entrenamiento de modelos de IA modernos requiere grandes cantidades de datos y potencia de cómputo, lo que se traduce en un alto consumo energético y emisiones de CO₂. Un ejemplo claro es GPT-3, cuyo entrenamiento consumió 1287 MWh de electricidad y produjo 550 toneladas de CO₂, equivalentes a 33 vuelos de Australia al Reino Unido.
Por otra parte, el problema no se limita solo al entrenamiento. Cada consulta a modelos de lenguaje como ChatGPT requiere electricidad, lo que contribuye aún más al impacto ambiental de la IA. Con la creciente popularidad de estos sistemas, la demanda energética de la IA podría representar más del 30 % del consumo global de energía para 2030.
Green AI: ¿qué es y cómo funciona?
El concepto de Green AI se divide en dos enfoques principales:
- Green-by AI: Modelos de IA diseñados para ayudar en la lucha contra el cambio climático y mejorar la eficiencia energética.
- Green-in AI: Estrategias para hacer que los propios modelos de IA sean más eficientes y sostenibles en su entrenamiento y ejecución.
Estos enfoques buscan reducir la huella de carbono de la IA optimizando algoritmos, mejorando el hardware y promoviendo buenas prácticas en la gestión de datos.
¿De qué modo la IA puede ayudar al medio ambiente?
La IA no solo tiene que dejar de ser un problema ambiental como tecnología, sino que también puede ser parte de la solución. Algunas de sus aplicaciones sostenibles pueden ser las siguientes:
- Eficiencia energética: La IA puede optimizar redes eléctricas inteligentes para reducir el consumo y mejorar la integración de energías renovables.
- Movilidad inteligente: Algoritmos de predicción de tráfico pueden reducir atascos y optimizar rutas de transporte público, disminuyendo las emisiones de CO₂.
- Agricultura sostenible: Modelos de IA analizan datos de sensores y satélites para optimizar el uso de agua, fertilizantes y pesticidas, reduciendo el impacto ambiental.
- Cambio climático: La IA se usa para predecir eventos climáticos extremos, mejorar la gestión de recursos naturales y reducir fugas de metano en infraestructuras energéticas.
Cómo hacer que la IA sea más eficiente
Para reducir el impacto ambiental de la IA, los investigadores han propuesto varias estrategias:
- Optimización de algoritmos: Métodos como el pruning (poda de redes neuronales), la destilación, el desarrollo de algoritmos de bajo consumo por diseño, o el uso de la precisión reducida pueden disminuir el consumo energético sin afectar significativamente el rendimiento del modelo.
- Uso de hardware más eficiente: Los Tensor Processing Units (TPUs) y otros aceleradores especializados permiten realizar cálculos con menor consumo de energía en comparación con las GPU tradicionales.
- Optimización de centros de datos: Migrar el procesamiento a la nube y utilizar fuentes de energía renovable puede reducir la huella de carbono de la IA.
Herramientas para medir el impacto ambiental de la IA
Existen diversas herramientas para evaluar el impacto de los modelos de IA y optimizar su consumo energético:
- CarbonTracker: Analiza las emisiones de carbono generadas por modelos de IA en distintas etapas del entrenamiento.
- CodeCarbon: Ayuda a desarrolladores a monitorear y reducir el impacto ambiental de su software.
- Green Algorithms: Permite estimar la huella de carbono de procesos computacionales en centros de datos.
Estas herramientas son esenciales para fomentar la transparencia y la responsabilidad ambiental en el desarrollo de IA.
El papel de la regulación en la IA sostenible
El desarrollo de normativas y regulaciones es clave para garantizar que la IA avance de manera responsable. En la Unión Europea, el AI Act establece criterios de sostenibilidad para modelos de alto impacto y promueve el desarrollo de códigos de conducta para la eficiencia energética en IA.
En contraste, en Estados Unidos y China aún no existen regulaciones específicas que obliguen a reducir el impacto ambiental de la IA. Sin embargo, algunas empresas tecnológicas están implementando buenas prácticas de manera voluntaria, como el uso de energías renovables y la optimización de modelos. Cabe también destacar la reciente irrupción de modelos como DeepSeek, que ha abordado la innovación desde esta perspectiva de Green AI con notable éxito.
Futuro de la Green AI
El futuro de la inteligencia artificial sostenible incluye avances en:
- Computación neuromórfica: Inspirada en el cerebro humano, busca reducir el consumo energético de la IA imitando redes neuronales biológicas.
- Dispositivos de IA con autoabastecimiento energético: Investigaciones en sensores y hardware capaces de aprovechar energía del ambiente (luz, vibraciones, calor) para reducir su dependencia de fuentes externas.
- Transparencia en IA: Desarrollo de modelos que permitan comprender mejor sus decisiones, favoreciendo su uso en la resolución de problemas ambientales.
La convergencia de IA y sostenibilidad es un desafío clave en las próximas décadas. Si se logra una implementación adecuada de Green AI, podríamos aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial sin comprometer el futuro del planeta.
Referencias
- Bolón-Canedo, V., Morán-Fernández, L., Cancela, B., & Alonso-Betanzos, A. (2024). A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable future. Neurocomputing, 599, 128096. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128096.
Verónica Bolón Canedo
Doctora en Informática
Cortesía de Muy Interesante
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