Cómo los desarrolladores pueden reducir el impacto climático de la IA

Los desarrolladores tienen el poder de reducir el impacto ambiental de la IA a través de decisiones estratégicas y elecciones tecnológicas. Aquí hay cinco pasos prácticos para construir sistemas de IA más ecológicos.

1. Haz que la IA sea tan Eficiente como el Cerebro Humano

La IA compuesta imita la eficiencia del cerebro humano mediante el uso de estructuras de red como gráficos de conocimiento y redes causales. Estos métodos permiten que la IA resuelva problemas más complejos con menos sobrecarga computacional, reduciendo el consumo de energía.

2. Pon a la IA en un Régimen Saludable

• Monitorear el Uso de Energía: Realiza un seguimiento del consumo de energía durante el entrenamiento y detén el proceso cuando las mejoras se estabilicen.
• Aprendizaje Federado: Este enfoque mantiene los datos localizados para el entrenamiento pero comparte las mejoras globalmente, reduciendo el uso de energía y mejorando la privacidad.
• Reutilizar Modelos: Evita entrenar modelos desde cero. En su lugar, ajusta los modelos existentes y contextualízalos para aplicaciones específicas.
• Hardware Eficiente en Energía: Opta por hardware diseñado para operar con bajo consumo de energía, minimizando la huella energética.

3. Ejecuta la IA en el Lugar y Momento Adecuados

• Programación de Tareas: Programa las cargas de trabajo de la IA según la intensidad de carbono de los suministros energéticos locales, que puede variar según la hora y el lugar.
• Seguir el Sol y No Seguir el Sol: Ajusta las cargas de trabajo de los centros de datos según cuándo y dónde la energía renovable esté más disponible. Por ejemplo, ciertas regiones o momentos del día pueden tener energía con menor carbono, lo que hace que esos períodos sean ideales para tareas que consumen mucha energía.
• Programación Consciente de la Energía: Utiliza herramientas de seguimiento de carbono y pronósticos para ejecutar trabajos de IA cuando la demanda de energía sea más baja o haya energía más limpia disponible.

4. Obtener Energía Limpia de Manera Estratégica

Cuando sea posible, adquiere acuerdos de compra de energía (PPA, por sus siglas en inglés) o certificados de energía renovable (REC) para compensar las emisiones de carbono. Al asegurar fuentes de energía limpia cerca de donde se ejecutan las cargas de trabajo de la IA, puedes reducir activamente las emisiones.

5. Prioriza el Impacto Ambiental en los Casos de Uso de la IA

• Equilibrar el Valor Empresarial y Ambiental: Al construir modelos de IA, evalúa el impacto ambiental potencial frente a las ganancias empresariales. Enfócate en casos de uso que generen más valor del que destruyen.
• Mejorar los Modelos Existentes: Antes de implementar nuevas iniciativas de IA, trabaja para hacer que las existentes sean más eficientes en energía.
• Evitar Proyectos de IA de Alto Riesgo: Si un caso de uso puede dañar significativamente el medio ambiente o no entregar suficiente valor, vale la pena reconsiderarlo.