¿Es la Inteligencia Artificial sustentable?

Se pueden considerar varias opciones para la disminución del consumo de los recursos ambientales requeridos. En primer lugar, se pueden utilizar fuentes de energía renovable, como la energía solar y eólica, para reducir la huella de carbono de los sistemas de IA.

De igual forma, se pueden utilizar técnicas de optimización de recursos, como la compresión de modelos, la reducción de la precisión de los datos y el desarrollo de “Algoritmos Verdes”, para reducir el consumo de energía y memoria.

La compresión de modelos es un conjunto de técnicas que tienen como objetivo reducir la huella de memoria y los requisitos computacionales de los modelos de la IA. Estas técnicas se pueden clasificar en términos generales en dos categorías: poda de modelos y cuantización de modelos.

• La poda de modelos implica la eliminación de conexiones neuronales redundantes o poco importantes en una red neuronal, lo que reduce el tamaño del modelo y mejora su eficiencia.

• La cuantización de modelos, por otra parte, implica la reducción de la precisión de los datos utilizados en un modelo, lo que reduce la cantidad de memoria y energía necesaria para almacenar y procesar los datos.

Entonces, al reducir la huella de memoria y los requisitos computacionales de los modelos de IA, se puede reducir la cantidad de energía y recursos necesarios para entrenar y ejecutar los modelos. Además, la compresión de modelos también puede mejorar la eficiencia y el rendimiento de los modelos de IA, lo que puede tener un impacto positivo en la accesibilidad y la utilidad de la tecnología de IA.

La reducción de la precisión de los datos es una técnica que se utiliza para reducir la cantidad de bits necesarios para representar los datos utilizados en un modelo de IA. Esta técnica se utiliza a menudo en sistemas de IA que requieren una gran cantidad de memoria y energía para almacenar y procesar datos, como los sistemas de IA de procesamiento de imágenes y video.

Esta técnica reduce la cantidad de memoria y energía necesaria para almacenar y procesar los datos. Por ejemplo, si se utiliza una precisión de 16 bits en lugar de una precisión de 32 bits para representar un número, se puede reducir a la mitad la cantidad de memoria necesaria para almacenar el número.

La reducción de la precisión de los datos es otra de las posibles alternativas para la disminución del consumo de los recursos ambientales requeridos por los sistemas de IA. Al reducir la cantidad de memoria y energía necesaria para almacenar y procesar los datos utilizados en los modelos de IA, se puede reducir la cantidad de energía y recursos necesarios para entrenar y ejecutar los modelos.

Por su parte, los “Algoritmos Verdes” constituyen otra técnica que se puede utilizar para reducir la cantidad de energía y recursos necesarios para el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA). Estos algoritmos 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.

Los “Algoritmos Verdes” buscan 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. Para conseguir algoritmos verdes se necesita un compromiso medioambiental y mayores recursos económicos. Esto es 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 España, el Plan Nacional de Algoritmos Verdes establece un conjunto de buenas prácticas voluntarias para la certificación de empresas de servicios de hardware y software sostenibles. El plan también establece estándares y herramientas para medir el consumo energético de los algoritmos, con el fin de concienciar a los desarrolladores de IA sobre el impacto ambiental de sus decisiones.

Las buenas prácticas voluntarias para la certificación de empresas de servicios de hardware y software sostenibles incluyen, entre otras, las siguientes:

• Eficiencia energética: Las empresas pueden mejorar la eficiencia energética de sus sistemas de IA mediante el uso de hardware y software más eficientes, así como mediante la implementación de técnicas de optimización de energía, como la compresión de modelos y la reducción de la precisión de los datos.

• Uso de energías renovables: Las empresas pueden reducir su huella de carbono mediante el uso de fuentes de energía renovable, como la energía solar y eólica, para alimentar sus sistemas de IA.

• Reciclaje y reutilización: Las empresas pueden reducir su impacto ambiental mediante el reciclaje y la reutilización de componentes de hardware y software.

• Diseño sostenible: Las empresas pueden diseñar sus sistemas de IA de manera que sean más sostenibles, por ejemplo, mediante el uso de materiales reciclados y la reducción del tamaño y peso de los dispositivos.

• Transparencia y responsabilidad: Las empresas pueden mejorar la transparencia y la responsabilidad de sus sistemas de IA mediante la implementación de prácticas de gobernanza de datos y la adopción de estándares éticos y de privacidad.