¿De qué hablamos cuando hablamos de IA sostenible? ¿No dicen que la IA consume muchísimos datos y que contamina mucho? “Cuando se habla sobre sostenibilidad e IA hay dos temas: Green in AI y Green by AI. Una IA verde o cómo ayudar con IA a temas de sostenibilidad. La IA verde ha cobrado mucha importancia con la IA generativa porque los modelos tipo ChatGPT son enormes y gastan muchos recursos que tienen que ver con la sostenibilidad. Hay una cierta sensibilidad para que seamos conscientes de cuánta energía consumen estos sistemas y la necesidad de hacer algo para que ese consumo sea el mínimo posible. Eso va desde los hardware, al data center, qué tipo de energía se utiliza, o el código mismo. Hay algoritmos que son más intensivos en energía y otros que son menos intensivos.
Entonces, el primer paso es saber donde se gasta la energía para luego intentar optimizarlo y cambiarlo con guías o manuales que expliquen ‘oye para resolver ese tipo de problema con este tipo de datos el algoritmo más eficiente energéticamente es éste’. Desde hace unos años hay grupos de investigación y empresas que están trabajando en ello para avanzar en esta temática”, explica Richard Benjamins, CEO de Odiseia (Observatorio del Impacto Social y Ético de la Inteligencia Artificial).
Odiseia es uno de estos centros de investigación por una IA más sostenible. Una organización sin ánimo de lucro independiente, creada para impulsar el uso ético y responsable de la IA. “Hacemos muchas actividades y proyectos, incluso, con organizaciones que nos piden valorar una inversión de sistemas de IA en contextos concretos. Trabajamos también con gobiernos, ganamos un concurso para ayudarles con un sello de confianza de IA, hacemos guías de cómo aplicar el reglamento europeo de IA”, comenta Richard Benjamins.
Otra línea de investigación sobre la IA verde la dirige Coral Calero, catedrática de Green Computing en la Universidad de Castilla-La Mancha. “Lleva la parte de lo que llamamos algoritmos verdes que consiste en medir la energía de cada componente de un ordenador y ejecutar algoritmos de IA con conjuntos de datos para medir en qué parte del código se gasta más o menos energía. Eso luego se convierte en manuales o guías. Las grandes empresas, y sobre todo las Big Techs, están mirando esas cosas en detalle, no solo para la sostenibilidad, sino también para ahorrarnos dinero”, continúa Benjamins.
Esto sería la parte de Green in AI o cómo hacer una inteligencia más sostenible y se centra sobre todo en los algoritmos de IA generativa porque los algoritmos de recomendación que había antes de ChatGPT no consumen tanta energía. “Pero si te fijas, cada uno de nosotros tenemos en el móvil miles de fotos en la nube y cada foto tiene una huella, que genera también emisiones y no nos damos cuenta. Hay que concienciar más a la población de que los recursos informáticos que usamos cada día tienen su huella. También cuando hacemos una pregunt a ChatGPT para ver cómo funciona estamos consumiendo recursos; es como tirar un vaso de agua al suelo”.
Así ayuda la IA a hacer un mundo más sostenible
La otra pata de las investigaciones es el Green by AI o cómo puede ayudar la IA a reducir las emisiones. Por ejemplo, mejorando la eficiencia energética de las empresas. “Puedes optimizar muchísimo el uso de energía con IA. Un cambio que ya está en la hoja de ruta de grandes empresas a través de IndesIA, una asociación liderada por grandes empresas entre ellas Telefónica, Repsol, Avantia, Microsoft, Ferrovial, Inditex, Airbus, Acerinox, Técnicas Reunidas… para avanzar en la eficiencia energética usando la IA o cómo hacer un uso más eficiente de la energía en todos los aspectos de negocio”, explica Richard Benjamins.
Esa sería una de las líneas principales en lo que se refiere a las empresas. “Después hay muchas iniciativas con el cambio climático que intentan, por ejemplo, estimar mucho más rápido las emisiones de cualquier actividad económica, a través de Big Data y algoritmos de IA. Desde BIDA, el Observatorio de BigData e IA Analítica, se ha creado también un consorcio con el Banco de España, el INE, Telefónica, Mapfre, Red Eléctrica de España, para hacer lo que llaman un espacio de datos verde. Se trata de juntar datos públicos y privados para entender mejor donde se hacen las emisiones. La idea es cruzar estos datos en dos dimensiones, en tiempo y en geografía, para entender mucho mejor cuál es el impacto de los sectores económicos en las emisiones, para luego servir a los gobiernos o las instituciones nacionales o internacionales para tomar decisiones para luchar contra el cambio climático”, continúa el CEO de Odiseia.
“Si hablamos de la contaminación en las ciudades, por ejemplo, puedes recibir datos sobre la calidad del aire y en lugar de tomar decisiones sobre toda la ciudad, trabajar con espacios concretos. Cruzando datos de calidad del aire, del clima y otros históricos se puede predecir en qué momento se va a superar el nivel máximo de contaminación en unas calles y cortar el tráfico exclusivamente en esos puntos para que no vayan a peor. Se pueden hacer muchas acciones con IA para reducir las emisiones, para entender mejor las emisiones y luego para hacer una política más limpia, basada en datos”, añade Benjamins.
