Algoritmos verdes: el futuro sostenible de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) ha llegado para quedarse. Esta tecnología, tan futurista hace unos años, ya está instalada en la vida diaria de muchos ciudadanos. Reconocimiento facial para hacer pagos, la automatización del hogar, asistentes de voz o los “chatbot” de atención al cliente. Son algunas de las acciones que no serían posibles de no existir la IA.

No obstante, esta tecnología tan innovadora tiene un lado negativo: la huella de carbono que genera. “Cada vez que se ejecuta un algoritmo, se realiza un gran consumo energético que hay que tener en cuenta. El impacto de la IA en la huella de carbono es algo de lo que no podemos olvidarnos”, así lo asegura Vice-Rectora de Investigación, Innovación y Estudios Doctorales en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y responsable del Digital Innovation Hub de IA, Asunción Gómez Pérez en una sesión temática organizada por MIDE.

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Para intentar reducir su impacto en el medio ambiente, la IA tiene su variante sostenible: la “Green IA”.  Los conocidos como “algoritmos verdes” están diseñados para utilizar la IA de forma más inclusiva y respetuosa con el planeta.

Estos “algoritmos verdes” cada vez son más necesarios. Según indica la Ley de Moore, de 1959 a 2012, se ha duplicado cada dos años la potencia de cálculo necesaria y la cantidad de datos para entrenar la IA. Este hecho no sólo se traduce en la explosión de las emisiones de carbono. También dificulta que los laboratorios con menos presupuesto compitan con los más ricos.

“La cuestión es que cuando ejecutamos un algoritmo estamos realizando un consumo energético y sabemos que para tener modelos eficientes se necesitan muchos experimentos y eso lleva un coste energético y económico que no todo el mundo se puede permitir”, explica Gómez Pérez.

En este sentido, según datos de la consultora McKensey, el mercado de las TIC fue el responsable del 3% al 4% de todas las emisiones de CO2 del mundo en 2020. Mientras que, solo en EE. UU. los centros de datos, donde se entrenan los algoritmos, suponen 1,8% del consumo eléctrico del país.

Además, tan solo entre el 6% y el 12% del consumo de los centros de datos está dirigido a realizar cálculos o procesos, ya que el resto va destinado a su refrigeración y mantenimiento.

Como alternativa, la “Green IA” plantea que para conseguir un menor consumo energético hay que alcanzar un equilibrio entre el volumen de datos necesario para entrenar el modelo, la cantidad de tiempo para entrenarlo y el número de iteraciones para optimizar sus parámetros. También es importante conocer si se ha utilizado una fuente de energía renovable en la creación y aplicación de estos modelos.

En definitiva, es esencial tener en cuenta el coste energético y la huella de carbono desde el principio, y decidir hasta qué punto es necesario crear o mejorar un modelo dadas las implicaciones medioambientales que conlleva.

Por su parte, el Gobierno ha lanzado el nuevo Programa Nacional de Algoritmos Verdes para premiar a aquellas aplicaciones de IA que sean sostenibles. El nuevo programa, aún en fase de elaboración, pone de relieve la importancia de la sostenibilidad ambiental al utilizar las tecnologías de IA l y "anima a investigar en nuevas estrategias de elaboración y ejecución de modelos y algoritmos que disminuyan el coste energético", afirma Gómez Pérez.

Esta iniciativa tiene como objetivo “diseñar, desde el inicio, algoritmos energéticamente eficientes”, según destacó  la secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Carme Artigas, durante la clausura de las Innovation Sessions organizadas por Elewit, filial tecnológica del Grupo Red Eléctrica.

Transición energética y transformación digital van de la mano y “son las dos grandes palancas que harán posible la recuperación económica”, añadió Artigas.

Este proyecto se enmarca dentro de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) que cuenta con una inversión pública de 600 millones en el periodo 2021-2023.

El Gobierno de España no se quiere quedar atrás en esta tecnología, por lo que "busca situar a nuestro país en la línea de los países líderes en la investigación y el uso de una Inteligencia Artificial confiable al servicio del desarrollo económico y social, al servicio de nuestra modernización económica", tal y como ha explicado Pedro Sánchez.

OTROS RETOS DE LA IA

Por otro lado, la IA también se tiene que enfrentar a otros retos de carácter legal o ético. Respecto al primer aspecto, son muchas las voces que dicen que el actual código legal está desfasado en cuanto a este tema y habría que renovarlo. Preguntas como si las máquinas inteligentes tienen responsabilidades jurídicas aún no tienen respuesta.

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En este sentido, la CEO de Saturno Labs, Natalia Rodríguez, señala directamente a las empresas y asegura que hasta que haya una regulación más estricta, son las propias compañías las que se tienen que autorregular. Y garantizar a los usuarios transparencia en la toma de decisiones. 

En cuanto a la ética, el asunto está más claro, ya que la Comisión Europea lanzó una guía con unas líneas maestras para desarrollar esta tecnología en la Unión Europea (UE). La Comisión Europea apunta que la IA debe ser segura, transparente, respetar la privacidad personal y dar un beneficio para toda la comunidad.