Adam Elman, responsable de Sostenibilidad de Google para Europa, Oriente Medio y África (EMEA), afirmó que el correcto aprovechamiento de los sistemas basados en inteligencia artificial (IA) pueden conducir a una disminución de entre 5 y 10% de las emisiones globales de carbono en 2030.
En una entrevista con EFE durante la edición 28 de la Conferencia de las Partes (Cop28), el vocero destacó que “estamos en un punto de inflexión con la IA, creemos que ofrece muchas oportunidades positivas y que debemos desarrollarlas con responsabilidad”. La empresa de Mountain View confía en que la tecnología puede acelerar la transición ecológica al abrir el acceso a los datos y facilitar el desarrollo de herramientas de predicción de condiciones medioambientales.
De acuerdo con Elman, los desarrollos que la IA ofrece pueden optimizar las medidas de adaptación y mitigación, cuando son aplicados en herramientas de alerta y prevención de eventos climatológicos, por ejemplo.
Las declaraciones del responsable de sustentabilidad de Google refuerzan la postura de diversas instituciones que sostienen que la IA empleada con responsabilidad y propósito puede ser una gran aliada para mejorar las condiciones del medio ambiente. En 2021, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, aseguró que “los macrodatos, la inteligencia artificial y la transformación digital pueden jugar un papel esencial a fin de garantizar la sostenibilidad ambiental y el desarrollo sostenible”.
El rápido avance y alcance que los algoritmos de IA han mostrado en los últimos años han cuestionado la premisa. Diversos estudios alertan sobre los impactos ambientales derivados del entrenamiento y uso de modelos inteligentes cada vez más sofisticados. Advierten que ante una mayor demanda de potencia computacional, el consumo de energía, agua y las emisiones de carbono derivadas crecen de forma proporcional.
La huella ambiental de la IA
A nivel mundial, los centros de datos consumen entre el 2% y el 3% de la energía mundial, con una tendencia de crecimiento del 50% anualmente, de acuerdo con la Escuela Superior de Tecnología de la Universidad de Quebec, en Canadá. La tasa puede crecer gracias a la cantidad y aumento en potencia que las fases de entrenamiento e inferencia de los modelos de IA ahora demandan.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos estima que las grandes empresas tecnológicas destinan entre el 7 y 10% de su gasto total en infraestructura de cómputo en aplicaciones de IA. Entre un 3 y 4.5% se destina a entrenar modelos de aprendizaje automático, mientras que hasta un 4.5% está relacionado con poner en práctica lo aprendido. La Universidad de Massachusetts Amherst revela que el entrenamiento de un modelo IA genera las mismas emisiones que cinco autos durante todo su ciclo de vida.
El uso masivo de agua también causa preocupación. Los hallazgos de una investigación de la Universidad de Colorado Riverside y la Universidad de Texas Arlington indican que tan solo el proceso de entrenamiento de GPT-3 en los centros de datos de última generación de Microsoft supuso un consumo directo de 700,000 litros de agua dulce.
Los defensores del medio ambiente no están negados al potencial que la tecnología tiene para hacer más eficiente la lucha contra la crisis climática. Piden que el desarrollo de estos recursos considere la inherente huella ambiental que provocan e invitan a las empresas a modificar sus procesos para reducir sus emisiones, consumo hídrico y energético.
Fuente: Agencia ID.
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