Se sabe poco de la Inteligencia artificial y la huella de carbono que genera

Sabes ¿cuál es el impacto ambiental de la inteligencia artificial? Si no es así, el día de hoy te comentamos todo lo que necesitas saber acerca del tema. Puesto que, a pesar de que se trate de una herramienta de mucha utilidad, también puede generar ciertos daños al planeta.

Muchos utilizan este recurso para solventar diversos problemas y encontrar respuestas a una gran cantidad de preguntas. Pero lo que no saben es que entrenar las máquinas para que aprendan todo lo que saben, genera muchos daños hacia el medio ambiente.

Existen muchos ejemplos de inteligencia artificial, como en el caso de chat gpt, pero hay que tener presente que estas novedosas herramientas generan un impacto ambiental. Y es que alimentar de datos a estas máquinas para que tengan la capacidad de aprender el lenguaje del ser humano, posee un costo para el medio ambiente que es cinco veces más alto. Si se compara con lo que contamina un automóvil en toda su vida útil.

Esta viene siendo la principal conclusión a la que han llegado los investigadores pertenecientes a la Universidad de Amherst, ubicada en Massachusett, Estados Unidos. Que han evaluado por primera vez la huella ecológica que supone el estreno de la inteligencia artificial. Realizando un estudio que realiza un análisis de la energía que puede consumir un modelo de procesamiento del lenguaje natural, para que funcione con precisión.

Esa es una energía que proviene de la enorme cantidad de datos que son extraídos de internet y procesados mediante los sistemas informáticos. Dichos sistemas de aprendizaje automático han logrado obtener avances notables en los últimos años. Que han sido aplicados a las herramientas de uso más comunes. Como en el caso de los traductores automáticos, los asistentes personales que tienen los smartphones o sistemas de descripción manual de imágenes.

INVERSIÓN EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Un informe indica que el proceso para el desarrollo de las técnicas de aprendizaje profundo en las disciplinas como el Machine Learning, que es una de las ramas de la IA que entrena ordenadores, puede emitir hasta 284 toneladas de dióxido de carbono. Dejando en evidencia que el impacto de la inteligencia artificial en el medio ambiente es bastante grande. Este es un nivel de emisiones de carbono que se compara a la contaminación que producen 47 ciudadanos españoles en un año.

Por supuesto, es de esta forma si se tienen presente las referencias de los últimos datos que se encuentran disponibles de las emisiones de CO2 per cápita. Entonces, los especialistas admiten que estos modelos consumen una gran cantidad de energía en su fase de entrenamiento. Aunque, una vez que son estrenados, resultarán más económicos a nivel energético. Porque al estar preparados son mucho más eficientes.

Ejemplos de inteligencia artificial como los asistentes de voz, pueden ser usados de forma pública, al igual que reutilizados para la mejora de los productos resultantes. También tiene un costo la formación de un ingeniero, pero cuando ha salido de la escuela, la aplicación de su conocimiento es rápida y produce valor. Los investigadores también evaluaron el gasto que genera las redes neuronales.

Esto es el costo del hardware, el consumo de la energía necesaria, su mantenimiento y el almacenamiento de los datos en los sistemas de computación en la nube. Acerca de la base de dichos hallazgos, los especialistas han recomendado algunas medidas. Las cuales se encuentran dirigidas a la disminución de costes financieros y ambientales dentro de la industria de la IA.

Con respecto a la tecnología renovable, se dice que la nube es más ecológica. Los volúmenes son calculados tomando en cuenta las cargas de trabajo que son realizados en los datacenters terrenales y no en la nube. De acuerdo con un informe, la computación en la nube es mucho más respetuosa con el medio ambiente.

Algo como esto se debe a que los centros de datos en la nube, se encargan de obtener una cantidad de energía bastante significativa de fuentes renovables. Expertos consideran que esta estimación puede ser correcta. Pero indican que los algoritmos sobre los que se basa el estudio para la evaluación del consumo de energía son algo rebuscados, incrementando la necesidad de energía.

Sin embargo, es importante tener en consideración los avances que tienen que ver con la IA. Puede ayudar en la detección de enfermedades a través de una radiografía, entre otras cosas. Siendo algo que no se puede comparar con el coste ambiental, que antes eran un poco significativas y ahora han llegado a generalizarse.

¿La inteligencia artificial puede ayudar a combatir el cambio climático?

El cambio climático es uno de los problemas más grandes que enfrenta el planeta. Y para abordarlo, es necesario contar con todas las herramientas posibles, incluyendo a la inteligencia artificial. Con el fin de contribuir con este objetivo, algunos de los más grandes nombres de la IA, publicaron recientemente un estudio acerca de cómo es posible combatir el cambio climático con el aprendizaje automático.

Existe un estudio que ofrece hasta 13 áreas donde se puede aplicar el aprendizaje automático, pese al impacto ambiental de la inteligencia artificial. Entre estas áreas se encuentra la producción energética, la retirada de dióxido de carbono, geoingeniería solar, educación y finanzas. Dentro de dichos sectores, las posibilidades son muy amplias.

Incluye edificios con mayor eficiencia energética, elaboración de nuevos materiales con poca emisión de carbono, mejor vigilancia de la deforestación y transporte más verde. No obstante, a pesar de que existe este enorme potencial, la idea se encuentra en desarrollo y la inteligencia artificial no lo puede resolver todo.

Y, a pesar de que tal vez no sea la solución ideal, ofrece nuevas perspectivas del problema. Por lo que vale la pena explicar las formas en las cuales el aprendizaje automático puede ayudar a combatir el cambio climático.

MODELOS CLIMÁTICOS QUE SON MEJORES

Se trata de una iniciativa basada en el trabajo de la informática climática. La cual es una disciplina que fue creada en el año 2011 y se encuentra en el cruce entre la ciencia climática y la ciencia de datos. Esto es algo que engloba una serie de temas: Mejora en la predicción de fenómenos extremos, reconstrucción de las condiciones climáticas pasadas o la paleoclimatología.

Algunos ejemplos de inteligencia artificial, pueden revelar información acerca de la gran cantidad de simulaciones climatológicas completas. Las cuales son generadas por el campo de modelos climáticos, los cuales han avanzado mucho desde que fueron creados en Princeton en 60. De los múltiples modelos que han aparecido hasta el momento, todos se encargan de analizar datos acerca de la atmósfera, la tierra, el hielo, océanos o la criósfera.

DEMOSTRAR LOS EFECTOS QUE TIENEN LOS FENÓMENOS EXTREMOS

Hay propietarios que ya han sufrido los efectos de un entorno que constantemente cambia. Para otros, es algo que parece menos tangible. Por lo que existe un tipo de IA que permite simular el aspecto que tienen las casas luego de haber sido dañadas por la subida del nivel del mar y las tormentas más agresivas.

Hasta el momento, los investigadores se reunieron con las autoridades de Montreal y las ONG que se encuentran dispuestas a hacer uso de dicha herramienta. Planes a futuro tienen incluido la publicación de una aplicación, para mostrar a las personas cómo pueden ser sus viviendas en el futuro con distintas consecuencias del cambio climático.

MEDICIÓN DE LA PROCEDENCIA DEL CARBONO

Carbon Traker es conocido como un grupo independiente de especialistas financieros que trabaja para que se cumpla la meta de la ONU. Que es impedir la construcción de nuevas centrales de carbón para el 2020. A través de la supervisión de las emisiones de carbono usando imágenes por satélite. Este grupo puede usar datos que recopila para tratar de convencer a la industria financiera de que las centrales de carbono no son nada rentables.

Una beca de Google se ha encargado de expandir las imágenes por satélite de la organización sin fines de lucro. Para poder incluir las emisiones de centrales de gas natural y tener una mejor idea de dónde proviene la contaminación de la atmósfera. Aunque hay sistemas continuos de supervisión bastante cerca de las centrales eléctricas. Que tienen la capacidad de medir las emisiones de CO2 de manera directa y no tienen un alcance global.

La inteligencia artificial tiene la posibilidad de automatizar el análisis de las imágenes de centrales eléctricas para la obtención de actualizaciones de las emisiones regulares. Presenta también nuevas maneras de medir el impacto que genera una central. Al calcular las cifras de infraestructuras cercanas y el uso de la electricidad. Resulta de mucha utilidad para las centrales de gas que no poseen columnas de humo sencillas de medir.

Fuentes: La vanguardia, National geographic, Ética Fundation.