La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más fascinantes y prometedoras de nuestro tiempo. Con ella podemos hacer cosas increíbles, como reconocer caras, traducir idiomas y jugar al ajedrez. Pero la IA también tiene un lado oscuro: consume mucha energía y genera muchas emisiones de carbono. Según un estudio de la Universidad de Massachusetts Amherst, entrenar un modelo de IA puede emitir hasta 626 mil toneladas de CO2, lo que equivale a la huella ecológica de cinco autos durante toda su vida útil. Esto supone un grave problema para el medio ambiente y para el cumplimiento de los objetivos de desarrollo sostenible. En esta nota te comentaremos acerca de los beneficios y consecuencias que tiene para el ambiente el uso de la inteligencia artificial.

El entrenamiento de las inteligencias artificiales es un proceso computacionalmente intensivo que requiere una gran cantidad de energía. Los modelos de IA, como el utilizado por ChatGPT, como parte de la familia de modelos de lenguaje de OpenAI, como GPT-3.5, están compuestos por miles de millones de parámetros y se entrenan en potentes sistemas informáticos utilizando grandes conjuntos de datos.

Debido a la complejidad computacional del entrenamiento de IA, los centros de datos que alojan estos sistemas requieren una cantidad significativa de energía para alimentar y enfriar los servidores. Esto puede tener un impacto en el consumo de energía y en las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas.

La creciente demanda de IA y el aumento en la escala y complejidad de los modelos han llevado a un incremento en el consumo de energía en la industria de la IA en general.

El consumo de energía y las emisiones de carbono asociadas con el entrenamiento de inteligencias artificiales son un tema importante a tener en cuenta por el impacto ambiental que tienen y en no es algo que nosotros tengamos en mente cuando enviamos un correo, usamos Netflix, pero es fundamental abordar estos desafíos para asegurar que la IA se desarrolle de manera sostenible y respetuosa con el medio ambiente.

Las empresas y la comunidad científica están conscientes de esta problemática y están trabajando en soluciones.

• EFICIENCIA ENERGÉTICA

Se están realizando esfuerzos para mejorar la eficiencia de los algoritmos de entrenamiento y de los sistemas de hardware utilizados en los centros de datos. Esto implica desarrollar técnicas más eficientes que reduzcan la cantidad de cómputo requerido durante el entrenamiento de los modelos.

• USO DE ENERGÍA RENOVABLE

Muchas empresas están optando por fuentes de energía renovable para alimentar sus centros de datos. Esto reduce las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas con el entrenamiento de IA.

• COMPENSACIÓN DE EMISIONES

Algunas organizaciones están invirtiendo en proyectos de compensación de carbono para contrarrestar las emisiones generadas por el entrenamiento de IA. Esto implica apoyar iniciativas que reduzcan las emisiones en otros sectores o aumenten la captura de carbono en la naturaleza.

• INVESTIGACIÓN EN TÉCNICAS DE ENTRENAMIENTO MÁS EFICIENTES

Los investigadores continúan trabajando en el desarrollo de métodos de entrenamiento que requieran menos recursos computacionales y conjuntos de datos más pequeños. Esto contribuiría a reducir tanto el consumo de energía como las emisiones de carbono asociadas.

Es importante destacar que la responsabilidad no recae únicamente en las empresas de IA, sino también en los usuarios y consumidores, ya que debemos ser conscientes de los impactos ambientales, podemos tomar decisiones informadas y favorecer a las empresas que implementen prácticas más sostenibles.

En definitiva, si bien la IA actualmente tiene un impacto ambiental significativo debido al consumo de energía, se están llevando a cabo esfuerzos para mitigar esta situación. La innovación y la adopción de prácticas sostenibles son clave para impulsar el desarrollo responsable de la IA en beneficio del medio ambiente y de nuestra sociedad en general.

Así como se ha mencionado el impacto que tiene el uso de la inteligencia artificial, también tenemos que mencionar que los nuevos modelos de predicciones nos ayudaran a mejores situaciones, en las que podemos mencionar las siguientes:

• PREDICCIÓN Y ANÁLISIS DEL CLIMA

La IA puede ser utilizada para analizar grandes cantidades de datos climáticos históricos y en tiempo real para mejorar la precisión de los modelos de predicción del clima. Esto permite una mejor comprensión de los patrones climáticos y eventos extremos, lo que a su vez ayuda en la planificación y preparación para los impactos del cambio climático.

• OPTIMIZACIÓN DE LA ENERGÍA

La IA puede optimizar el uso de energía en diversos sectores, como la gestión de redes eléctricas inteligentes, la optimización del consumo energético en edificios y la planificación de rutas para vehículos de reparto. Al hacerlo, se puede reducir el consumo de energía, las emisiones de carbono y los costos asociados.

• ENERGÍAS RENOVABLES Y GESTIÓN DE RECURSOS

La IA puede ayudar a mejorar la eficiencia y la producción de energías renovables, como la energía solar y eólica. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir la disponibilidad de recursos renovables y optimizar su integración en la red eléctrica. Además, la IA puede ser útil en la gestión inteligente de recursos hídricos, la optimización del uso del agua y la detección temprana de patrones de escasez.

• AGRICULTURA SOSTENIBLE

La IA puede ser aplicada en la agricultura para mejorar la eficiencia en el uso de recursos, como el agua y los fertilizantes. Mediante el análisis de datos, sensores y técnicas de aprendizaje automático, se pueden tomar decisiones más precisas sobre el riego, la gestión de plagas y enfermedades, y la optimización de los cultivos, lo que reduce el impacto ambiental de la agricultura y promueve la seguridad alimentaria.

• MONITOREO Y CONSERVACIÓN DE ECOSISTEMAS

La IA puede contribuir al monitoreo y conservación de ecosistemas frágiles y en peligro, como bosques, océanos y vida silvestre. El análisis de imágenes satelitales, datos de sensores y técnicas de aprendizaje automático puede ayudar a detectar la deforestación, la pérdida de hábitats y las actividades ilegales, permitiendo una respuesta más rápida y eficiente.

A medida que la conciencia sobre la sostenibilidad y el impacto ambiental crece, se espera que la industria de la IA continúe trabajando en la reducción del consumo de energía y en la adopción de prácticas más responsables desde el punto de vista ambiental. Desde la Organización para el Desarrollo Sustentable queremos informarte acerca de las últimas novedades que suceden en el mundo en función de la lucha contra el cambio climático. Queremos que formes parte de la revolución que necesitamos para ser verdaderos actores de cambio que puedan ser capaces de difundir los 17 Objetivos para el Desarrollo Sostenible de la Agenda 2030, forma parte de nuestro Programa de Voluntariado para vivir en un mundo más justo, pacífico y sostenible para todos.