Algoritmos verdes, la clave para una IA sostenible

3 de octubre de 2024

Cuando nos referimos al término Inteligencia Artificial (IA) solemos relacionarlo con algoritmos sofisticados que nos ayudan a resolver muchos de los problemas que se presentan en nuestro día a día. También pensamos en que es uno de los pilares fundamentales de la transformación digital. Sin embargo, raramente se asocia con la ética o la sostenibilidad.

Por eso, en el post de hoy hablamos de algoritmos verdes y de cómo nos ayudan a trabajar de una forma más sostenible, mejorando el consumo eléctrico y las emisiones de carbono.

¿Qué son los algoritmos verdes?

Para empezar, hemos de entender qué son los algoritmos verdes, aquellos que se construyen de una forma eficiente ya que, consumiendo menos recursos, consiguen el mismo resultado que obtendría un algoritmo más complejo. En definitiva, son algoritmos energéticamente más eficientes y con menor huella de carbono. Pero… ¿cómo hemos llegado al punto de necesitar estos algoritmos verdes?

Hoy en día, más del 50% de la población mundial tiene acceso a internet. Miles de millones de personas acceden a contenidos y servicios online cada día, demandando una infraestructura de telecomunicaciones capaz de soportar esa carga. Esta demanda de servicios crece de manera exponencial, y por eso los centros de datos también deben estar preparados para ello.

⚠️ Toda esta evolución y capacidad de conexión y cómputo, además de traer consigo un gran número de mejoras y avances significativos, ha generado también un aumento en el consumo de energía.

El impacto del consumo energético

En concreto, en marzo de 2024 existían en el mundo 10.593 centros de datos. Según estimaciones de la Agencia Internacional de la Energía, el consumo de energía global de todos ellos se sitúa en torno a los 460 TWh, suponiendo casi un 2% de la demanda global de electricidad.

Se calcula que estas cifras irán aumentando y que, en el peor de los escenarios, para el año 2026 llegue a duplicarse debido al avance y desarrollo de algunas tendencias, como pueden ser IA o las criptomonedas. Este consumo de energía esperado es el equivalente al consumo eléctrico de Alemania.

✅ Cada centro de datos consume en torno a 68.000 litros de agua al día para la refrigeración de sus servidores, lo que es igual al consumo anual de una persona. En este sentido, en los últimos años se han realizado pruebas con centro de datos alternativos para reducir estos costes de refrigeración.

El impacto de las emisiones de CO₂

Y no solo es significativo el consumo de energía, sino que además estos centros de datos generan grandes emisiones de dióxido de carbono. Por ejemplo:

Visualizar 30 minutos de vídeo a través de una plataforma de streaming supone la emisión de 1,6 kg de CO₂, equivalente a conducir unos 10 kilómetros.
En el ámbito de las criptomonedas, Bitcoin tiene una huella de carbono comparable a la de Nueva Zelanda (36,95 T de CO₂).

✅ Cada compra que se transfiere con Bitcoin es equivalente al CO₂ producido por 750.000 pagos realizados con tarjeta de crédito. Y no solo producen emisiones, la electricidad consumida por las criptomonedas a nivel global es el análogo al consumo eléctrico de Países Bajos.

El impacto energético de la IA

En este contexto de aumento de consumo también entra en juego el avance en la capacidad de computación. La explosión del uso de aprendizaje automático (machine learning), y más concretamente los modelos basados en aprendizaje profundo (deep learning), está aumentando el consumo de energía y la huella de carbono de la industria en la nube.

Imagen del autor.

La estimación de Google Flights para las emisiones generadas de un viaje en avión de ida y vuelta entre San Francisco y Nueva York es de 180 T de CO₂.

Si lo comparamos con las emisiones para el entrenamiento de algunos sistemas LLM (Large Language Models, modelos de lenguaje masivo), estas emisiones supondrían:

El 26% del consumo del vuelo para el modelo de lenguaje natural T5 LLM.
El 53% para Meena.
El 2% para GShard-600B.
El 32% para Switch Transformes.
El 305% para GPT-3 de OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT.

✅ Según una investigación de la Universidad de Berkeley (California), las emisiones para el entrenamiento de GPT-3 fueron de 552 toneladas de CO₂, y su consumo de energía fue de 1.287 MWh. Son cifras que se asemejan al consumo medio de un hogar estadounidense durante 120 años.

En definitiva, es evidente que cada vez, y tanto a nivel personal como empresarial, vamos siendo más conscientes de que la huella de carbono es un reto a nivel global. Por eso, muchas empresas están tomando medidas para convertirse en emisores de carbono cero, realizando cambios en sus actividades para evitar la contaminación. Y es precisamente en este punto donde entran en juego los algoritmos verdes.

Algoritmos verdes: un paso firme hacia la sostenibilidad

Para tener conocimiento del consumo que se produce en cada ejecución, existen librerías de Python, como CodeCarbon, Eco2AI o Kiri, que se embeben dentro del código que vamos a ejecutar y se encargan de calcular la energía eléctrica consumida y el dióxido de carbono emitido en cada ejecución. Esto ayuda a los desarrolladores a tener una mayor visibilidad de la cantidad de emisiones generadas por la ejecución de código.

Los algoritmos verdes son aquello construidos de una forma más eficiente, ahorrando energía y emisiones de dióxido de carbono.

Algunas de estas librerías, además, comparan la cantidad de emisiones con sus emisiones equivalentes en, por ejemplo, la cantidad de millas recorridas en automóviles, las horas de televisión vistas o el consumo promedio de un hogar. Incluso algunas de estas librerías proponen soluciones más eficientes, como cambiar la ubicación del centro de datos.

Conclusión

Los algoritmos verdes proporcionan una solución al desafío que tiene la sociedad actual con la sostenibilidad sin renunciar al avance tecnológico que nos proporciona la IA. Implementar estas herramientas no solo reduce el impacto medioambiental, sino que también fomenta una mayor conciencia sobre el consumo energético y las emisiones de CO₂ en el sector tecnológico.

Es esencial que desarrolladores y empresas tecnológicas adopten estas prácticas sostenibles. Además de reducir emisiones y consumo energético, optimizan recursos y generan ahorros económicos significativos.

De este modo la transición hacia una tecnología más verde y sostenible es un esfuerzo colectivo que requiere la colaboración de todos los actores involucrados. Con ello, no solo contribuimos al bienestar del planeta, sino que también abrimos nuevas oportunidades para innovaciones respetuosas con el medio ambiente.