La inteligencia artificial (IA) ha cambiado el mundo tal como lo conocemos.Se ha utilizado para todo, desde el seguimiento de la atención médica hasta la redacción de discursos.Pero el impacto de la tecnología en el medio ambiente se está convirtiendo en una preocupación seria.

ChatGPT, uno de los modelos de IA más familiares, es una forma de IA generativa que utilizalenguaje naturalprocesamiento para responder a las consultas de los usuarios en una interfaz web estilo chatbot.

Cuando OpenAI, la empresa que creó ChatGPT, estaba entrenando a la tercera generación de susmodelo(es decir, enseñándole qué contenido generar en respuesta a las preguntas de los usuarios), utilizó suficiente electricidad para alimentar 120 hogares canadienses durante todo un año.

Y la formación es sólo un aspecto de las emisiones de un modelo de IA.El mayor contribuyente a lo largo del tiempo es la inferencia del modelo, o el proceso de ejecutar el modelo en vivo.Los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT se ejecutan constantemente, esperando que un usuario haga una pregunta.

Los centros de datos necesarios para alimentar estos modelos representan actualmente el tres por ciento del consumo mundial de energía y rara vez utilizanfuentes de energía renovables, y,según Forbes, están emitiendo tanto CO₂como todo el país de Brasil.

Ingresa el Dr. Tushar Sharma, profesor asistente en la Facultad de Ciencias de la Computación de Dalhousie.

La investigación del Dr. Sharma se centra en la ingeniería de software y la inteligencia artificial sostenible.En otras palabras: se asegura de que el código fuente que construye y ejecuta estos modelos sea lo más limpio y eficiente posible.Cuando no lo son, los identifica y repara.

El SMART Lab del Dr. Sharma publicado recientementeun estudioenTransacciones ACM sobre Ingeniería y Metodología de Softwareque detalla cómo medir el consumo de energía de un modelo de IA a nivel granular identificando qué partes del código consumen más energía.(Piense en la factura de energía de su hogar: muestra el consumo de energía de la casa en términos grandes, pero generalmente no desglosa qué electrodomésticos consumen más electricidad).

En otro estudio, su laboratorio examinó docenas de capas de código dentro de modelos de IA para "podar" tokens que ya no eran relevantes, útiles o efectivos.

"Nos movemos estratégicamente a través de cada capa de estos grandes modelos y reducimos el cálculo requerido en su interior", explica.

La idea es entrenar los modelos de manera más eficiente, de modo que se reduzca el consumo eléctrico y las consiguientes emisiones."Estamos tratando de no tener que utilizar tanta energía o tiempo, lo que conduce a una reducción de energía o de emisiones de carbono", afirma."El escenario ideal es que estemos reduciendo la energía necesaria para entrenar u operar estos sistemas sin sacrificar los beneficios".

Entonces, ¿merece la pena la IA?

El Dr. Christian Blouin, decano en funciones de la Facultad de Ciencias de la Computación de Dal, dice que la IA tiene el potencial de transformar el mundo tal como lo conocemos, y esto sucederá independientemente de que hagamos que la tecnología sea más ecológica o no.

"Tenemos la responsabilidad de encontrar una mejor manera de abordar problemas importantes que requieran menos recursos", afirma."A medida que la gente descubre nuevas formas de aprovechar la IA, es fundamental que desarrollemos la informática para hacerla más sostenible".

Este equilibrio es especialmente importante para las personas que trabajan en el sector climático.La Dra. Anya Waite es la directora ejecutiva y directora científica del Ocean Frontier Institute (OFI), un instituto de investigación en Dal.OFI investiga el papel cambiante del océano en nuestro sistema climático y ofrece soluciones para la mitigación del cambio climático.

El Dr. Waite dice que si bien la IA es una herramienta fundamental para gestionar datos y mejorar la eficiencia y la precisión, se vuelve insostenible si terminamos gastando más energía de la que ahorramos con su uso.

"El trabajo del Dr. Sharma es fundamental porque respalda la eficiencia de la IA y reduce su costo y su huella de carbono", afirma."En última instancia, sin un trabajo como el del Dr. Sharma, corremos el riesgo de perder la capacidad de lanzar nuevas innovaciones y podríamos perdernos los principales beneficios que proporcionan".

Un equilibrio complicado

El Dr. Michael Freund es director del Instituto de Investigación de Tecnologías Limpias (CTRI) de Dal y dice que los usuarios no siempre son conscientes de la infraestructura y las operaciones necesarias para respaldar la tecnología que utilizan.

"El crecimiento responsable de la IA debe tenerse en cuentafactores ambientales", dice el Dr. Freund. "Debe requerir un funcionamiento eficiente, incluido un código más eficiente, un uso responsable y el acoplamiento de los centros de datos a fuentes de energía verdes".

Es un equilibrio complicado, reconoce, porque, al igual que OFI, CTRI a menudo utiliza IA para aumentar la eficiencia de las operaciones.

"El trabajo de investigadores como el Dr. Sharma arrojará luz sobre el verdadero valor de la IA e informará las decisiones sobre cómo se desarrolla y utiliza", afirma.

Un futuro de IA verde

Convertir los centros de datos para que utilicen fuentes de energía renovables es otro gran obstáculo, y el Dr. Sharma dice que investigaciones como la suya, junto con la energía solar, eólica e hidráulica, harán que la IA sea más ecológica.

"Todas estas técnicas, en última instancia, ayudan a lograr este objetivo de IA verde y a descubrir cómo podemos seguir usando estos modelos de aprendizaje automático, pero a un precio más bajo.energíacosto."

Más información:Saurabhsingh Rajput et al, Mejora de la conciencia energética en el aprendizaje profundo mediante la medición de energía detallada,Transacciones ACM sobre Ingeniería y Metodología de Software(2024).DOI: 10.1145/3680470