La inteligencia artificial genera “creciente huella de carbono”.
La huella de carbono de la IA es tan alta como la del sector de la aviación, y se espera que las emisiones de CO2 crezcan considerablemente en los próximos años.La inteligencia artificial, que llegó para revolucionar la tecnología moderna y futura, es una fuente de contaminación ambiental de un costo que comienza a ser observado por los profesionales y académicos.
La Facultad de Ciencias de la Universidad de Copenhagen (Dinamarca) señaló que la inteligencia artificial “tiene un costo”, precisamente por ser inteligente.
“Se estima que la huella de carbono del sector de las tecnologías de la información y las comunicaciones ya es al menos tan alta como la del sector de la aviación, y con cada vez más digitalización y soluciones de IA que consumen mucha energía, se espera que las emisiones de CO2 crezcan considerablemente en los próximos años”, expresa la casa de estudios.
Debemos ser conscientes del coste medioambiental de la implementación de la inteligencia artificial, planteó Raghavendra Selvan, profesor adjunto que no aboga por limitar el uso de soluciones inteligentes, sino por encontrar formas de hacerlas más ecológicas y, al mismo tiempo, obtener beneficios en diferentes aplicaciones.
“A menudo hablamos de cómo utilizar los métodos de inteligencia artificial (IA) para avanzar en los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas, pero rara vez hablamos del hecho de que la IA en sí misma tiene una gran huella de recursos subyacentes, incluido un alto consumo de energía. Incluso cuando una tecnología se utiliza para una aplicación ecológica, no debería impedirnos preguntarnos si la tecnología en sí es ecológica o no”, dijo el docente.
ALTO COSTE ENERGÉTICO = ALTA HUELLA DE CARBONO.
En una investigación, Selvan busca la forma de reducir la huella de carbono del aprendizaje automático y crear conciencia sobre los costos de los datos, lo que denomina IA consciente del clima.
“A nivel micro, podemos hacer que los algoritmos sean más rápidos y eficientes, lo que reduciría su uso de recursos. Por ejemplo, se podría ver cómo reducir el número de bits utilizados para hacer los cálculos, y cómo reducir los cálculos que son redundantes”, explicó.
Además, “debemos evaluar continuamente si necesitamos todos los datos que tenemos almacenados. La noción de ‘datos oscuros’ se refiere a los datos que se generan pero que nunca se vuelven a mirar. Algunas estimaciones sugieren que más de la mitad de los datos almacenados en los centros de datos son esos ‘datos oscuros’. Este tipo de datos inactivos en los centros de datos consumen energía, y eso es redundante”.
TODO COMIENZA CON LA TOMA DE CONCIENCIA.
Selvan espera que informar sobre los costos ambientales del desarrollo y la implementación de tecnología de uso intensivo de energía, como la IA, pronto se convierta en una realidad en muchas industrias. Especialmente para las industrias intensivas en datos, donde la aplicación de tecnología verde podría convertirse en una certificación importante, incluso exigida por las leyes.
“Algunos centros de datos y servicios en la nube ya están anunciando sus productos para que sean más ecológicos. Estamos viendo que los clientes que se preocupan por su impacto ambiental optan por usarlos. Pero otros sectores de datos no han comenzado a hacer esto, en primer lugar porque las herramientas para medir y reportar no están lo suficientemente maduras, y en segundo lugar porque hay una falta de conciencia”, reflexionó el docente.
La humanidad ya tiene “mucha conciencia de volar menos, pero cuando se trata de datos, aún no es de conocimiento común. Espero que el trabajo que mis colegas y yo estamos haciendo ayude a que los investigadores, la industria y el público sean conscientes de esto. Hace que sea mucho más fácil actuar sobre algo si estás informado”, concluyó.