Inteligencia Artificial, ¿verde?

por | 11 May 2021

Elena Gil

Elena Gil

inteligencia artificial

 

Últimamente se habla mucho de una inteligencia artificial explicable, segura, justa… pero ¿tiene sentido hablar de inteligencia artificial verde? En un momento en el que numerosas evidencias dejan atrás cualquier negacionismo climático, “sostenible” se convierte en el adjetivo calificativo imprescindible que debe caracterizar cualquier actividad humana. Siendo la inteligencia artificial una de las tecnologías más transformadoras del mundo actual es evidente la necesidad de “repensarla” para convertirla sostenible.

El entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático cada día requiere mayores volúmenes de datos y capacidad de cómputo. Por ejemplo, un estudio de la revista Nature estimó en 1.000 dólares /hora el coste de entrenar AlphaGo, la inteligencia artificial (IA) desarrollada por Google DeepMind que se convirtió en la primera máquina de Go capaz de vencer al campeón mundial Lee Sedol. Esto se traduce no solo en elevados costes económicos, sino también en un gran incremento en la huella de carbono.

Un estudio de las universidades de Washington, Carnegie Mellon y el Instituto Allen, cuyo objetivo era cuantificar el impacto medioambiental del entrenamiento de los modelos basados en IA, identificó tres factores principales. Por un lado, el volumen de datos de entrenamiento, que impacta sobre el tiempo dedicado a entrenar los modelos. Por otro, el tiempo de ejecución del propio modelo. Y, por último, el número de iteraciones necesarias para optimizarlo.

De esta forma, estimaron que el coste general de un modelo de aprendizaje automático es el producto de procesar una sola muestra o ejemplo, multiplicado por el tamaño del dataset de entrenamiento, por el número de iteraciones de optimización de los parámetros.

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Tener identificados los factores que influyen en el coste medioambiental de un modelo nos va a permitir hacer los ajustes necesarios para avanzar hacia algoritmos más sostenibles.

El impulso de las instituciones

Hace apenas unas semanas, la Comisión Europea presentó su propuesta de legislación sobre inteligencia artificial, que, una vez debatida y aprobada, constituirá el primer marco legal del mundo que describa cómo empresas y gobiernos pueden usar esta tecnología. Con esta iniciativa, la Comisión Europea aspira a lograr una posición de liderazgo mundial en el sector para la Unión Europea, basada en unas reglas que fomenten una inteligencia artificial “centrada en el ser humano, sostenible, seguro, inclusiva y fiable”.

Obligar a que las grandes compañías de la IA desarrollen modelos respetuosos con el medio ambiente es algo que por ahora parece difícil de conseguir. Pero con el avance de normativas como esta y la definición de medidas que incidan en la disminución de la huella de carbono de los modelos, cada día, sin duda, nos acercaremos más a una IA verde.

¿Cómo avanzar hacia modelos más sostenibles?

Un modelo es más sostenible que otro si su huella de carbono es menor, pero se trata de un dato muy complejo de medir. El problema está en que los factores que determinan esta huella, como pueden ser el consumo eléctrico o los tiempos de entrenamiento del modelo, dependen mucho del hardware. Otro de los factores a considerar es el número de parámetros que maneja el modelo, ya que tiene un impacto importante en el uso de recursos de memoria y, por tanto, en la cantidad de energía requerida.

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Por tanto, a la hora de crear modelos más sostenibles, va a ser clave elegir aquellos algoritmos cuyo cómputo requiera menor potencia informática. Asimismo, la elección del enfoque correcto del problema, la cantidad de datos necesaria (¿realmente necesito tantos?), la velocidad a que debe procesarse y la exigencia de métricas de precisión razonables según cada caso ayudará a que las nuevas aplicaciones basadas en inteligencia artificial sean mucho más respetuosas con el medio ambiente.

En definitiva, se trata de dejar de usar los recursos indiscriminadamente, sin pararnos a pensar en su impacto medioambiental y reservarlos para cuando son realmente necesarios, como ocurre en las aplicaciones para diagnóstico de enfermedades, coches autónomos etc.

La buena noticia es que, en España, la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) ya propone el impulso al programa de Algoritmos Verdes, como una de las líneas de acción del Mecanismo de Recuperación y Resiliencia, dentro del ámbito de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA).

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Elena Gil

Elena Gil

Elena Gil es la Directora Global de Producto y Operaciones de Negocio de IoT & Big Data de Telefónica Tech. Su responsabilidad incluye el desarrollo de soluciones para impulsar la transformación digital de los Clientes Corporativos y Administraciones Públicas, mediante la combinación de las tecnologías de Internet de las Cosas (IoT), Big Data e Inteligencia Artificial (IA). Es licenciada en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Deusto (España) y MBA del MIT-Sloan School of Management (EE.UU.). También completó sus estudios en la Universidad de Berkeley (EE.UU.) y EDHEC de Lille (Francia). Elena se incorporó al Grupo Telefónica en el año 2000. Ha desempeñado posiciones directivas relevantes en las áreas de Grandes Empresas, Pymes y negocio residencial de Telefónica Internacional y Telefónica Latinoamérica. Entre 2014 y 2016 Elena lideró la evolución de Telefónica en Big Data, tanto para la transformación interna como la monetización externa como responsable Global de Business Intelligence & Big Data del Grupo. En 2016 fue nombrada CEO de LUCA, unidad de Big Data de Telefónica. Antes de incorporarse a Telefónica, trabajó en McKinsey, HI Holding – Iberdrola (España) y Mitchel Madison Group (EE.UU.).

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