El coste medioambiental de la inteligencia artificial

Entrenar modelos de inteligencia artificial de gran tamaño emite 280 toneladas de CO2, cinco veces más que un automóvil a lo largo de toda su vida

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Investigadores de la universidad pública de Massachusetts Amherst han calculado el consumo energético asociado a diversos modelos de inteligencia artificial con grandes volúmenes de datos, como los utilizados para el procesamiento en lenguaje natural.

El procesamiento del lenguaje natural es una variante de la inteligencia artificial que enseña a los ordenadores a manejar el lenguaje humano y que, además de posibilitar asistentes virtuales como Siri o Alexa, recientemente ha logrado grades avances incluyendo «la redacción creíble de noticias falsas», dicen en MIT Technology Review.

«Pero estos avances primero han requerido la formación de modelos cada vez más grandes de conjuntos de datos, lo que resulta muy costoso desde el punto de vista computacional y de consumo de energía,» añaden.

Brecha en el acceso a la inteligencia artificial

Tanto que, según los investigadores, la formación de esos modelos de inteligencia artificial supone un consumo de energía equivalente a la emisión de 280 toneladas de CO2, «casi cinco veces más de lo que emite un vehículo norteamericano promedio a lo largo de toda su vida, incluyendo las emisiones asociadas a su fabricación.»

Además del coste medioambiental, el alto consumo de energía supone una barrera para el desarrollo de la inteligencia artificial. Porque a diferencia de lo que sucede con las empresas privadas el mundo académico no dispone de los recursos energéticos necesarios. «Así que hay un problema de desigualdad en el acceso a la IA entre los investigadores del mundo académico y los investigadores de compañías privadas,» alertan los investigadores.

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Las TI suponen el 7% del consumo global de electricidad

Al sector de las tecnologías de la información se le atribuye el 7% del consumo global de electricidad. «Para fabricar y hacer funcionar los dispositivos, centros de datos y las infraestructuras de datos relacionadas se necesita una enorme cantidad de energía —dicen desde Greenpeace— y se espera que la huella energética de internet aumente impulsada tanto por nuestro consumo individual de datos como por el aumento de usuarios de internet, que pasará de 3.000 millones a más de 4.000 millones de personas en todo el mundo.»

El ingente consumo de energía ha llevado a las grandes empresas a apostar por las energía renovables; como fuente de energía directa o para compensar las emisiones de CO2 asociadas a su actividad.

Es el caso de Microsoft, Sony, Google, Amazon o Apple, entre otras. Esas y otra veintena de compañías del sector son miembros del club RE100, una iniciativa que revisa periódicamente el compromiso público que adquieren compañías de diversos sectores para que el 100% de su consumo de electricidad proceda de fuentes renovables.

Inteligencia artificial para reducir el consumo energético

Facebook, por ejemplo, que también desarrolla redes neuronales para inteligencia artificial, tiene como objetivo que en 2020 la actividad de la compañía esté alimentada por energías renovables. El año pasado el 51 por ciento de la energía que utilizaba Facebook ya era de origen renovable.

En el caso de Microsoft, que también investiga la inteligencia artificial, su compromiso es reducir sus emisiones de CO2 en un 75% para 2030 en parte gracias a la aplicación de la inteligencia artificial, lo que significa que en cierto modo el actual consuno de energía para el desarrollo de la inteligencia artificial y de las redes eléctricas inteligentes (smart grid) contribuirá a reducir el consumo global de electricidad.

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