IA y medio ambiente: Crear una imagen consume igual que cargar un teléfono
La formación de modelos de inteligencia artificial con enormes volúmenes de datos y su complejidad, junto con la creciente demanda de los usuarios, está generando inquietudes sobre su impacto medioambiental. ¿Qué medidas se podrían tomar para mitigar estos efectos?
Tl;dr
- La IA transforma la relación con las máquinas y su impacto ambiental.
- La generación de imágenes con IA consume mucha energía.
- El proceso de generación de imágenes con IA es complejo y requiere entrenamiento previo.
- El auge de la IA podría aumentar la demanda energética en el futuro.
La Inteligencia Artificial: Beneficios y Consecuencias
La inteligencia artificial (IA) ha cambiado el curso de nuestras vidas, marcando una revolución en diversos campos, desde la medicina y la industria hasta el entretenimiento. Sin embargo, la creciente dependencia de la IA plantea interrogantes sobre su consumo energético y su impacto en el medio ambiente.
Generación de Imágenes: El Peso de la Energía
Una de las aplicaciones de la IA que más energía consume es la generación de imágenes. Según un estudio reciente de la Universidad Carnegie Mellon y la empresa Hugging Face, este proceso consume una cantidad de energía comparable a la necesaria para cargar completamente un teléfono inteligente. El modelo de generación de imágenes más eficiente consume aproximadamente 0,012 kWh de energía por cada 1000 inferencias, lo que equivale a 0,00002 kWh por imagen.
La creación de estas imágenes es un proceso extremadamente complejo. El software de IA recibe una instrucción o “prompt”, que se descompone en pasos para cada palabra y combinación. A partir de una imagen de ruido inicial y una semilla aleatoria, se va eliminando el ruido hasta obtener la imagen final. Este proceso requiere que los modelos de IA sean previamente entrenados.
Entrenamiento de Modelos: La Clave para la Creación de Imágenes
El entrenamiento de estos modelos es esencial en todo proceso de generación de imágenes o textos por IA. Las imágenes utilizadas para alimentar la IA se convierten en números y algoritmos, un proceso que puede llevar desde unos minutos hasta varios meses, en función de la cantidad de datos y la complejidad del modelo. Durante este tiempo, el sistema consume una gran cantidad de energía, almacenando los datos en enormes centros físicos que requieren electricidad para su funcionamiento.
La demanda creciente de IA y la digitalización podrían incrementar el gasto mundial de electricidad hasta un 4% en 2030, según la Agencia Internacional de la Energía. Este aumento en el consumo energético es un “costo oculto” de la IA y la vida en línea, ya que la infraestructura que permite su funcionamiento es física y consume energía en su operación constante.
Opinión editorial
La IA, sin duda, nos ha llevado a un nuevo nivel de interacción con la tecnología. Sin embargo, es necesario reconocer y abordar su impacto ambiental. Mejorar la eficiencia energética de estos procesos y desarrollar fuentes de energía más limpias son retos urgentes para garantizar un futuro sostenible en el que la IA siga siendo una herramienta valiosa.