Algoritmos verdes: el reto de una IA sostenible - ITCL

La Inteligencia Artificial forma parte de nuestras vidas desde hace más de una década y cuenta ya con su versión sostenible. Son los denominados algoritmos verdes o Green IA. Un reto que busca conseguir una IA menos contaminante capaz de reducir la huella de carbono mediante el uso de algoritmos que consuman menos energía y sean más eficientes.

En la actualidad, la IA ha conseguido la optimización de procesos manuales a través de mecanismos automatizados; el rápido análisis de datos de gran tamaño y la toma de decisiones de forma más eficiente.

Sin embargo, y pese a considerarse uno de los revulsivos de los últimos años en materia tecnológica, la Inteligencia Artificial tiene un pero: la enorme cantidad de energía que utiliza para poder realizar cada uno de sus procesos. Una realidad que se traduce en un elevado consumo energético.

Es por ello que desde hace algunos años, expertos medioambientales, gobiernos de turno y tecnólogos abogan por una IA eficiente y la puesta en marcha de una IA verde y sostenible. Ese es el futuro más cercano de la Inteligencia Artificial.

Green IA

Pero, ¿cómo podemos conseguir una Inteligencia Artificial sostenible? ¿Es posible realizar las mismas acciones con un menor impacto medioambiental? La respuesta es afirmativa.

Los denominados “algoritmos verdes” se diseñan con el objetivo de utilizar una IA más inclusiva y respetuosa con el planeta. El diseño de estos algoritmos, además de una necesidad medioambiental, ya es considerado un requisito para el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible pautados por la Agenda 2030.

¿Cómo conseguir algoritmos verdes?

Para dar con esos algoritmos verdes se necesita además de un compromiso medioambiental, mayores recursos económicos. Algo que no todos los laboratorios o centros tecnológicos pueden asumir.

Para tener modelos eficientes se necesitan muchos experimentos y eso lleva un coste energético y económico que no todo el mundo se puede permitir. En este sentido, según datos de la consultora McKensey, el mercado de las TIC fue el responsable del 3% al 4% de todas las emisiones de CO2 del mundo en 2020. Mientras que, solo en EE. UU. los centros de datos, donde se entrenan los algoritmos, suponen 1,8% del consumo eléctrico del país. Tan solo entre el 6% y el 12% del consumo de los centros de datos está dirigido a realizar cálculos o procesos, ya que el resto va destinado a su refrigeración y mantenimiento.

¿Cómo se puede conseguir esta premisa?

Para poder de armonizar el coste computacional y caminar hacia la Green AI. A continuación, se presentan los cuatro pilares básicos, que permitirán reducir la huella de carbono:

  • Volumen de datos de entrenamiento.
  • Cantidad de tiempo para entrenarlo.
  • Nº de iteraciones de optimización de parámetros.
  • No es necesario lo mejor. Pasar de un 92% a un 96% de FIT (porcentaje de ajuste) puede llevar días

Investigar en nuevas estrategias de elaboración y ejecución de modelos que ayuden a reducir la huella de carbono se plantea, por tanto, en un claro objetivo para las empresas tecnológicas que diseñan esos algoritmos y trabajan para poder poner en marcha procesos de IA.

En este camino será esencial el apoyo de administraciones y financiadores que ya trabajan en programas de apoyo para la creación de IA sostenible. Una realidad que anima  a investigar en nuevas estrategias de elaboración y ejecución de modelos y algoritmos que disminuyan el coste energético.

Google Cloud

La experiencia en la producción de algoritmos verdes tiene un nombre propio: Google Cloud. El gigante Google se marcó el pasado ejercicio como principal objetivo ser la nube más verde del planeta.

No es casual que uno de los centros de datos más grandes del mundo se sume a la producción de algoritmos verdes, a tenor del ingente consumo de electricidad y producción de CO2 que genera un gigante como Google.

Al anuncio de Google le seguirán muchos más. Serán muchos los proveedores de nube que se sumen a las demandas de una IA sostenible. El reto está en democratizar la IA y que pequeños y grandes puedan aminorar el gasto energético para cuidar el planeta.

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