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sábado 20, julio 2024

Creciente demanda energética de la IA podría superar el consumo de países enteros

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En una era en la que la sociedad se asombra ante el rápido progreso de la inteligencia artificial (IA), a menudo se pasa por alto el impacto ambiental de estos avances. Un informe reciente del Foro Económico Mundial (FMI) destaca los importantes impactos ecológicos de la IA, subrayando la necesidad de atención y acción urgente.

Para que la IA alcance su potencial transformador, ofreciendo niveles de productividad sin precedentes y mejorando el bienestar social, debe evolucionar de manera sostenible. Un aspecto central de este dilema es la gran demanda energética del ecosistema de IA, que abarca desde el hardware hasta los protocolos de entrenamiento y las técnicas operativas.

La IA y su creciente demanda energética

Sorprendentemente, la potencia computacional necesaria para sostener el auge de la IA se está duplicando aproximadamente cada 100 días. Para lograr una mejora de diez veces en la eficiencia del modelo de IA, la demanda de potencia computacional podría aumentar hasta 10,000 veces. La energía necesaria para ejecutar tareas de IA ya se está acelerando con una tasa de crecimiento anual de entre el 26 % y el 36 %. Esto significa que para el 2028, la IA podría estar utilizando más energía que la que utilizó todo el país de Islandia en el 2021.

El ciclo de vida de la IA afecta al entorno en dos etapas clave: la fase de entrenamiento y la fase de inferencia. En la fase de entrenamiento, los modelos aprenden y se desarrollan asimilando grandes cantidades de datos. Una vez entrenados, pasan a la fase de inferencia, donde se aplican para resolver problemas del mundo real. En la actualidad, la huella ambiental está dividida: el entrenamiento es responsable de aproximadamente el 20 % y la inferencia ocupa la mayor parte con el 80 %. A medida que los modelos de IA ganen terreno en diversos sectores, aumentará la necesidad de inferencia y su huella ambiental.

Para alinear el rápido progreso de la IA con el imperativo de la sostenibilidad ambiental, es esencial una estrategia meticulosamente planificada que abarque acciones inmediatas y de corto plazo, y que también siente las bases para la sostenibilidad a largo plazo.

La visión inmediata: reducir la demanda energética de la IA hoy

Están surgiendo investigaciones sobre las medidas prácticas que podemos adoptar hoy para alinear el progreso de la IA con la sostenibilidad. Por ejemplo, limitar el uso de energía durante las fases de entrenamiento e inferencia de los modelos de IA presenta una vía prometedora para reducir su consumo entre un 12 % y un 15 %, con una pequeña desventaja en el tiempo para finalizar las tareas con GPU, que se espera que tarden alrededor de un 3 % más.

Otra táctica de gran impacto es la programación optimizada para el ahorro de energía. Modificar las cargas de trabajo de la IA para que coincidan con los momentos de menor demanda de energía (como ejecutar tareas más breves durante la noche o planificar proyectos más grandes para los meses más fríos, en lugares donde el uso del aire acondicionado está generalizado) también puede generar importantes ahorros.

Por último, avanzar hacia el uso de centros de datos compartidos y recursos de computación en la nube en lugar de encargar individualmente infraestructuras privadas puede centralizar las tareas computacionales en infraestructuras colectivas y reducir el consumo de energía asociado con las operaciones de IA. Esto también puede generar ahorros financieros en equipos y facturas de energía potencialmente más bajas, especialmente cuando los recursos están ubicados estratégicamente en áreas con costos de energía más bajos.

El corto plazo: aprovechar la IA para la transición energética

Más allá de las medidas inmediatas, el foco a corto plazo debería estar en aprovechar las capacidades propias de la IA para fomentar la sostenibilidad. La IA, bien utilizada, puede ser una herramienta poderosa para alcanzar el ambicioso objetivo de triplicar la capacidad de energía renovable y duplicar la eficiencia energética para fines de la década, establecido en la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (COP28) del año pasado.

La IA contribuye a la transición climática y energética de múltiples maneras. Nos ayuda, por ejemplo, con el desarrollo de nuevos materiales para tecnologías de energía limpia y con la optimización de parques solares y eólicos. Puede ayudarnos a reforzar las capacidades de almacenamiento de energía, mejorar los procesos de captura de carbono, mejorar las predicciones climáticas y meteorológicas para una mejor planificación energética y también catalizar nuevos avances en fuentes de energía verde como la fusión nuclear.

Al aprovecharla estratégicamente 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 sustentable para las generaciones futuras.

El largo plazo: IA y computación cuántica

A largo plazo, fomentar la sinergia entre la IA y las tecnologías cuánticas en auge es una estrategia vital para orientar la IA hacia el desarrollo sostenible. A diferencia de la informática tradicional, en la que el consumo de energía se incrementa con el aumento de la demanda computacional, la informática cuántica muestra una relación lineal entre la potencia computacional y el uso de energía. Además, la tecnología cuántica tiene el potencial de transformar la IA al hacer que los modelos sean más compactos, mejorando su eficiencia de aprendizaje y mejorando su funcionalidad general, todo ello sin el importante consumo de energía que se ha convertido en una norma preocupante en la industria.

Para materializar este potencial se necesita un esfuerzo colectivo que implique el apoyo del gobierno, la inversión de la industria, la investigación académica y la participación del público. Al fusionar estos elementos, es posible prever y establecer un futuro en el que el avance de la IA se produzca en armonía con la preservación de la salud del planeta.

En este punto de intersección entre la innovación tecnológica y la responsabilidad ambiental, el camino a seguir es claro: se requiere un esfuerzo colectivo para adoptar e impulsar la integración de la sostenibilidad en el corazón del desarrollo de la IA. El futuro de nuestro planeta depende de esta alineación fundamental. Debemos actuar con decisión y en colaboración.

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