En un momento en que la sociedad está asombrada por los rápidos avances en inteligencia artificial (IA), a menudo se pasa por alto la huella ambiental de estos avances. Los importantes impactos ecológicos de la IA exigen atención y acción.
Para que la IA alcance su potencial transformador, generando niveles de productividad sin precedentes y mejorando el bienestar social, debe evolucionar de manera sostenible.
En el centro de este dilema está la alta demanda de energía del ecosistema de IA, que abarca desde hardware hasta protocolos de entrenamiento y técnicas operativas.
IA y demanda de energía
Sorprendentemente, la potencia informática necesaria para respaldar el aumento de la IA se duplica aproximadamente cada 100 días . Para aumentar la eficiencia de los modelos de IA, la demanda de potencia informática podría multiplicarse por 10.000 . La energía necesaria para realizar tareas de IA ya se está acelerando con una tasa de crecimiento anual de entre el 26% y el 36%. Esto significa que para 2028, la IA podría utilizar más energía que todo el país de Islandia en 2021 .
El ciclo de vida de la IA impacta el medio ambiente en dos etapas clave: la fase de entrenamiento y la fase de inferencia. En la fase de entrenamiento, los modelos aprenden y crecen al digerir grandes cantidades de datos. Una vez entrenados, entran en la fase de inferencia, donde se aplican para resolver problemas del mundo real. Actualmente, la huella ambiental está dividida: la capacitación representa aproximadamente el 20% y la inferencia se lleva la mayor parte, el 80%. A medida que los modelos de IA ganen terreno en diversas industrias, aumentará la necesidad de inferencia y su huella ambiental.
Para alinear los rápidos avances en IA con el imperativo de la sostenibilidad ambiental, es esencial una estrategia meticulosamente planificada. Esto abarca acciones inmediatas y de corto plazo y al mismo tiempo sienta las bases para la sostenibilidad a largo plazo.
La visión inmediata: reducir la demanda de energía de la IA hoy
Están surgiendo investigaciones sobre pasos concretos que podemos tomar hoy para alinear los avances en IA con la sostenibilidad . Por ejemplo, limitar el consumo de energía durante las fases de entrenamiento e inferencia de los modelos de IA presenta una vía prometedora para reducir el consumo de energía de la IA entre un 12% y un 15%, con un pequeño compromiso en el tiempo para completar las tareas con las GPU que se espera que tomen alrededor de un 3% más.
Otra táctica eficaz es optimizar la programación para ahorrar energía. Adaptar las cargas de trabajo de IA a períodos de baja demanda de energía, como ejecutar tareas más cortas durante la noche o programar proyectos más grandes para los meses más fríos, donde el uso de aires acondicionados está generalizado, también puede generar ahorros sustanciales de energía.
Finalmente, el uso de centros de datos compartidos y recursos de computación en la nube en lugar del aprovisionamiento individual de infraestructuras privadas puede centralizar las tareas informáticas en infraestructuras colectivas y reducir el consumo de energía asociado con las operaciones informáticas. También puede generar ahorros financieros en equipos y potencialmente en facturas de energía, especialmente cuando los recursos están ubicados estratégicamente en áreas con menores costos de energía.
En el corto plazo: poner la IA al servicio de la transición energética
Más allá de las medidas inmediatas, la atención a corto plazo debería centrarse en aprovechar las capacidades únicas de la IA para impulsar la sostenibilidad. La IA, bien utilizada, puede ser una herramienta poderosa para lograr el ambicioso objetivo de triplicar la capacidad de energía renovable y duplicar la eficiencia energética para finales de la década, establecido en la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (COP28) el año pasado.
La IA apoya los esfuerzos de transición climática y energética de múltiples maneras. Nos ayuda a desarrollar nuevos materiales para tecnologías de energía limpia, por ejemplo, y a optimizar parques solares y eólicos. La IA puede ayudarnos a desarrollar capacidades de almacenamiento de energía, mejorar los procesos de captura de carbono, mejorar los pronósticos climáticos y meteorológicos para una mejor planificación energética y también catalizar nuevos avances en fuentes de energía verde como la fusión nuclear.
Al aprovechar estratégicamente la IA para mejorar nuestro panorama de energía renovable, el futuro de la IA promete no solo volverse ecológico en sus propias operaciones, sino también ayudar a construir un mundo más sostenible para las generaciones venideras.
El largo plazo: IA y computación cuántica
A largo plazo, fomentar la sinergia entre la IA y las florecientes tecnologías cuánticas es una estrategia esencial para orientar la IA hacia el desarrollo sostenible. A diferencia de la computación tradicional, donde el consumo de energía aumenta con la creciente demanda informática, la computación cuántica exhibe una relación lineal entre la potencia informática y el consumo de energía. Además, la tecnología cuántica tiene el potencial de transformar la IA al hacer que los modelos sean más compactos, mejorar su eficiencia de aprendizaje y mejorar su funcionalidad general, todo ello sin la huella energética sustancial que se ha convertido en un estándar de preocupación en la industria .
Hacer realidad este potencial requiere un esfuerzo colectivo que implique apoyo gubernamental, inversión industrial, investigación académica y participación pública. Al fusionar estos elementos, es posible imaginar y establecer un futuro en el que los avances en IA estén en armonía con la preservación de la salud del planeta.
Ahora que nos encontramos en la intersección de la innovación tecnológica y la responsabilidad ambiental, el camino a seguir es claro. Requiere un esfuerzo colectivo para adoptar y fomentar la integración de la sostenibilidad en el centro del desarrollo de la IA. El futuro de nuestro planeta depende de esta alineación crucial. Debemos actuar con decisión y colaboración.
Artículo escrito por:
- Beena Ammanath - Miembro de la junta directiva, Centro de tecnología confiable
Fuentes: Foro Económico Mundial
Publicado el 06-06-2024 17:38
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