La huella energética de la IA (A5C54C2D01)

Los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA), sobre todo en el hardware y metodologías de entrenamiento de redes neuronales, han dado lugar a una nueva generación de IAs con sistemas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y reconocimiento de imágenes.

En este documento se expone la problemática ambiental que la IA supone por su huella energética, formada por un alto consumo de energía que constituye parte de la huella ecológica que afecta a todo el planeta.

¿Cómo deja la Inteligencia Artificial su huella energética?

La IA deja su huella energética de varias maneras. En primer lugar, durante el proceso de entrenamiento de los modelos de IA, ya que se requiere una gran cantidad de energía para alimentar los cálculos intensivos que se realizan en los sistemas informáticos.

Además, una vez que se ha entrenado un modelo de IA, su implementación y uso en la vida real también conlleva un consumo energético. Aunque es cierto que este consumo es menor que durante el entrenamiento, todavía se requiere una cantidad significativa de energía para realizar las tareas específicas para las que fue diseñado el modelo de IA.

Entrenamiento de la Inteligencia Artificial

El proceso de entrenamiento de los modelos de IA es una de las etapas más intensivas en términos de consumo energético. Durante esta fase, los modelos de IA son alimentados con enormes cantidades de datos para aprender a realizar tareas específicas, como reconocimiento de imágenes, PLN o generación de contenido visual. Estos datos se utilizan para ajustar los parámetros del modelo de manera que pueda realizar predicciones precisas o generar resultados deseados.

Además, el proceso de entrenamiento puede llevarse a cabo durante días, semanas o incluso meses, dependiendo de la complejidad del modelo de IA y la cantidad de datos disponibles.

Además, el proceso de entrenamiento puede llevarse a cabo durante días, semanas o incluso meses, dependiendo de la complejidad del modelo de IA y la cantidad de datos disponibles.

Un ejemplo real del consumo energético durante el entrenamiento de un modelo de IA es el caso de DALL-E 2 o GPT de OpenAI. El modelo GPT-3 tiene alrededor de 175 billones de parámetros, y requirió miles de GPUs y CPUs trabajando de manera simultánea durante un período prolongado de tiempo.

Este proceso supuso un considerable gasto de energía para:

• Alimentar los servidores de hardware.
• Mantener refrigerados los servidores, ya que generan una gran cantidad de calor.
• El flujo constante de datos a través de la red.

Uso de la Inteligencia Artificial

La IA también deja su huella energética cuando es utilizada en aplicaciones en curso. Aunque el consumo de energía durante el uso de modelos de IA es significativamente menor que durante el entrenamiento, aún requiere recursos computacionales para realizar las tareas para las que fue diseñada.

Por lo tanto, aunque el impacto energético del uso de IA es menor que durante el entrenamiento, sigue siendo un factor a considerar, especialmente en aplicaciones de IA que requieren un procesamiento continuo o en tiempo real.

Reducción de la huella energética de la Inteligencia Artificial

La creciente demanda del uso de la IA está relacionada directamente con la demanda de recursos informáticos para su utilización, lo que a su vez puede llevar a un aumento de la huella energética de la IA.

A continuación, se expone un análisis de cada uno de estos posibles enfoques:

1 | Mejorar la eficiencia de los algoritmos y la arquitectura del hardware utilizados en los sistemas IA.
Esto supone desarrollar algoritmos más eficientes que requieran menos recursos computacionales para realizar tareas específicas, y de esta manera, maximizar el rendimiento energético. Por ejemplo, algoritmos de aprendizaje más eficientes pueden reducir la carga de trabajo computacional, lo que al mismo tiempo disminuiría el consumo de energía.

2 | La optimización del ciclo de vida de los sistemas IA. Esto implica evaluar y mejorar la eficiencia energética durante todas las etapas del ciclo de vida de un sistema IA, desde el diseño y desarrollo hasta la implementación y su uso continuo.

3 | La adopción de prácticas de gestión de energía eficientes puede ayudar a reducir el consumo de energía en los centros de datos que alojan sistemas IA.

4 | La implementación de políticas ambientales específicas para la IA. Estas políticas podrían incluir incentivos fiscales para la adopción de tecnologías de IA más eficientes energéticamente, así como la introducción de normativas que promuevan la eficiencia en el desarrollo y puesta en marcha de sistemas IA.