La Inteligencia Artificial (IA) está impulsando una revolución en diversos campos de la sociedad, y día a día nos sorprendemos con sus novedades.
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Por supuesto que aquello también conlleva un significativo impacto ambiental, especialmente en términos de la huella de carbono.
Si bien es un tema que aún se mantiene en constante estudio, en este contexto los “algoritmos verdes” podrían surgir como una solución para desarrollar una IA más sostenible y eficiente.
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¿Qué son los algoritmos verdes?
El ciclo de vida de la IA, desde la creación de su hardware hasta su despliegue y eventual eliminación, incide en el consumo de energía y en la generación de desechos electrónicos, lo que afecta directa y diariamente al medio ambiente.
En ese sentido, los centros de datos, fundamentales en el procesamiento de la IA, son grandes consumidores de energía a menudo no renovable, y requieren enormes cantidades de agua para su enfriamiento.
Una solución parcial son los algoritmos verdes, que se diseñan para ser menos complejos y consumir menos recursos, logrando resultados equivalentes a los de los algoritmos más tradicionales.
Cómo impacta la IA en el medio ambiente
Diversos expertos señalan que el impacto ambiental de programas como ChatGPT es considerable.
Para hacerse una idea, con una sola sesión de entrenamiento de este modelo se podría llegar a consumir la energía equivalente a la de 126 hogares durante un año.
¿Por qué? Porque las principales causas de la contaminación por IA incluyen la intensa demanda energética para entrenar modelos complejos, las emisiones generadas por la inferencia y el tratamiento de datos, y la producción de residuos electrónicos.
Además, los centros de datos requieren mucha energía para su mantenimiento y refrigeración.
La solución ante la demanda energética
Existen dos enfoques principales en los algoritmos verdes, según explica el medio citado. En primer lugar están aquellos enfocados en la eficiencia energética, cuyo objetivo es consumir menos recursos.
En la otra vereda se encontrarían aquellos que promueven la sostenibilidad a través de la inteligencia artificial verde, basada en los principios de reducir, reutilizar y reciclar, para así optimizar procesos en una amplia variedad de sectores.
Los avances en algoritmos que aceleren la convergencia durante el entrenamiento o que requieran menos recursos computacionales pueden ser clave para reducir el consumo energético y de agua en los centros de datos.
Asimismo, para mitigar el impacto ambiental, es necesario desarrollar estrategias relacionadas a hardwares de bajo consumo y preferir el uso de energías renovables.
Si bien esto recién comienza, como muchos dicen: Es mejor prevenir que lamentar. Sin dudas una IA más sostenible y amigable con el medio ambiente, con el potencial de tener aplicaciones y beneficios en múltiples áreas, es necesaria lo antes posible.