{"id":90966,"date":"2024-07-15T20:07:09","date_gmt":"2024-07-15T20:07:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/?post_type=insightsection&p=90966"},"modified":"2024-07-15T20:07:09","modified_gmt":"2024-07-15T20:07:09","slug":"como-reducir-el-impacto-ambiental-de-las-soluciones-de-ia","status":"publish","type":"insightsection","link":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/insights\/blogs\/como-reducir-el-impacto-ambiental-de-las-soluciones-de-ia\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo reducir el impacto ambiental de las soluciones de IA"},"content":{"rendered":"
La Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado desde su entusiasmo inicial hasta ser ampliamente utilizada para el reconocimiento de patrones y la simulaci\u00f3n de la inteligencia humana, contribuyendo significativamente a la econom\u00eda global y la creaci\u00f3n de empleo. Sin embargo, el impacto ambiental de la IA, debido a sus altas necesidades computacionales y las grandes huellas de carbono de los centros de datos, presenta desaf\u00edos importantes. <\/em><\/p>\n

Estos efectos deben ser mitigados en la mayor medida posible y esta es una tarea que los arquitectos de soluciones y desarrolladores no pueden ignorar ni dejar de lado. Desarrollar una soluci\u00f3n de IA considerando estrategias de reducci\u00f3n del impacto ambiental es crucial para construir una soluci\u00f3n amigable con el medio ambiente.<\/em><\/p>\n

Por\u00a0Alvaro Soria<\/a> y\u00a0Nicolas Cieri<\/a>, Solution Architects en GlobalLogic Latam.<\/p>\n

Introducci\u00f3n<\/h2>\n

Hoy en d\u00eda, la tecnolog\u00eda de Inteligencia Artificial (IA) ha superado su fase inicial de entusiasmo y ahora se utiliza ampliamente para aprender, adaptarse, reconocer patrones y simular la inteligencia humana a gran escala. En particular, la aplicaci\u00f3n de la IA en aplicaciones medioambientales tendr\u00e1 el potencial de contribuir hasta 5.2 billones de d\u00f3lares a la econom\u00eda global para 2030<\/a>, resultando en un aumento del 4.4% en comparaci\u00f3n con el escenario de negocios habitual. Esta transici\u00f3n hacia la IA tambi\u00e9n se espera que cree 38.2 millones de nuevos empleos, con m\u00e1s oportunidades para ocupaciones calificadas<\/a>.<\/p>\n

Sin embargo, las soluciones de IA vienen con varios inconvenientes cuando consideramos el impacto ambiental de esta nueva tecnolog\u00eda. Algunos de los desaf\u00edos ambientales m\u00e1s importantes que afectan la sostenibilidad de la soluci\u00f3n incluyen necesidades computacionales significativas, una gran huella de carbono de los centros de datos y la gesti\u00f3n compleja del ciclo de vida del hardware. Entre los modelos de IA, los de aprendizaje profundo, como los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), requieren una gran cantidad de electricidad<\/a> durante largos per\u00edodos cuando se entrenan modelos avanzados de IA, y ejecutar estos modelos tambi\u00e9n demanda recursos computacionales sustanciales.<\/p>\n

Para apoyar esta alta demanda de recursos computacionales, los centros de datos, que a menudo dependen de fuentes de energ\u00eda no renovables, necesitan una refrigeraci\u00f3n extensiva que contribuye significativamente a las emisiones de gases de efecto invernadero. Adem\u00e1s, la infraestructura inform\u00e1tica, que abarca CPU, GPU, TPU, servidores y centros de datos, tiene\u00a0altos costos ambientales a lo largo de la cadena de suministro del hardware<\/a>, desde la fabricaci\u00f3n hasta la eliminaci\u00f3n, como el aumento de residuos electr\u00f3nicos y el consumo de energ\u00eda.<\/p>\n

En el panorama en evoluci\u00f3n de la IA, las principales preocupaciones respecto a su impacto ambiental parecen centrarse en mejorar la eficiencia energ\u00e9tica, usar energ\u00eda renovable y desarrollar soluciones de hardware sostenibles. En este contexto, los arquitectos de soluciones y desarrolladores de IA deben adherirse a los principios y directrices de sostenibilidad. En particular, deben entender y mitigar el impacto ambiental asociado con estas tecnolog\u00edas. Las siguientes secciones introducir\u00e1n los consejos de dise\u00f1o y herramientas m\u00e1s relevantes para poder apoyar las acciones necesarias para reducir este impacto ambiental.<\/p>\n

Consejos de dise\u00f1o para reducir el da\u00f1o ambiental de la IA<\/h2>\n

En esta secci\u00f3n exploraremos las directrices relevantes que los arquitectos de soluciones y desarrolladores deben seguir para reducir la huella de carbono de las soluciones basadas en la nube de IA. Primero, deben asegurar la eliminaci\u00f3n de recursos inactivos<\/a> usando tecnolog\u00edas sin servidor y automatizaci\u00f3n del entorno. Segundo, deben centrarse en minimizar el procesamiento y almacenamiento de datos innecesarios<\/a>, y utilizar el procesamiento as\u00edncrono tanto como sea posible. Finalmente, la eficiencia de la CPU debe mejorarse utilizando versiones simplificadas<\/a> de algoritmos y compilaci\u00f3n de modelos. Estas recomendaciones se adhieren a las mejores pr\u00e1cticas y objetivos dirigidos a reducir el impacto ambiental de las soluciones en la nube basadas en IA.<\/p>\n

Algunas de las estrategias m\u00e1s efectivas para minimizar el impacto ambiental de la Inteligencia Artificial (IA) son las siguientes. Primero, priorizar proveedores que obtengan electricidad de fuentes de energ\u00eda renovable para reducir las emisiones de carbono. Adem\u00e1s, emplear m\u00e9todos computacionales que ahorren energ\u00eda e incorporar herramientas como tarjetas de modelos para evaluar la huella de carbono de las actividades de IA, integrando estos datos en el programa general de monitoreo de carbono de la empresa. Algunos de los proveedores de nube m\u00e1s conocidos ofrecen este tipo de herramientas, tales como: AzureCarbonMonitoringTool<\/a>, AWSCarbonMonitoringTool<\/a> y GoogleCarbonMonitoringTool<\/a>. Segundo, usar conjuntos de datos y modelos p\u00fablicamente disponibles existentes, y ajustarlos seg\u00fan sea necesario, puede ahorrar energ\u00eda y recursos en comparaci\u00f3n con la creaci\u00f3n de nuevos modelos desde cero. Tambi\u00e9n es importante evitar el sobreentrenamiento de los modelos de IA; entrenar hasta el m\u00e1s alto grado de precisi\u00f3n no siempre es necesario y puede ser ambientalmente costoso. Optar por modelos m\u00e1s peque\u00f1os y dimensionados correctamente que sean m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente. Seg\u00fan el tipo de procesamiento de IA que su proyecto necesite, puede elegir uno de los siguientes ejemplos: Common Crawl<\/a>, GPT-3<\/a>, DALL-E<\/a>, CLIP<\/a>. Finalmente, eval\u00fae cr\u00edticamente si la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) es esencial para el proyecto y considere alternativas menos intensivas en energ\u00eda<\/a> cuando sea apropiado.<\/p>\n

Herramientas en proveedores de hiperescala para reducir la huella de carbono de la IA<\/h2>\n

Para alinearse con estos objetivos, los principales proveedores de nube ofrecen los siguientes servicios para optimizar y reducir el consumo de energ\u00eda:<\/p>\n

AWS ofrece Amazon SageMaker<\/a>, que es un servicio completamente administrado para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. El servicio incluye caracter\u00edsticas como la optimizaci\u00f3n autom\u00e1tica de modelos y la optimizaci\u00f3n de costos, lo que puede ayudar a reducir el consumo de energ\u00eda del entrenamiento y despliegue de modelos. Se utiliza en la industria energ\u00e9tica para predecir y optimizar el rendimiento de turbinas e\u00f3licas, lo que puede ayudar a aumentar la producci\u00f3n de energ\u00eda y reducir la necesidad de combustibles f\u00f3siles. Google proporciona una Plataforma de IA en la nube con una gama de servicios para construir y desplegar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, incluyendo AutoML<\/a>, que automatiza el proceso de construcci\u00f3n de modelos personalizados. Esto puede ayudar a reducir la cantidad de recursos computacionales necesarios para entrenar modelos y ha sido utilizado por la industria del transporte para optimizar rutas y reducir el consumo de combustible para flotas de veh\u00edculos, incluidos taxis y camiones de reparto. Finalmente, Azure ofrece Azure Machine Learning (AzureML<\/a>), que es un servicio basado en la nube para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. El servicio incluye caracter\u00edsticas como el aprendizaje autom\u00e1tico automatizado y la gesti\u00f3n de modelos, lo que puede ayudar a reducir el consumo de energ\u00eda de la construcci\u00f3n y despliegue de modelos. Esto ha sido utilizado por la industria minorista para optimizar la gesti\u00f3n de inventarios y reducir el desperdicio, lo que puede ayudar a reducir el impacto ambiental de la sobreproducci\u00f3n y los bienes no vendidos.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

La integraci\u00f3n de la Inteligencia Artificial (IA) en varios sectores promete crecimiento econ\u00f3mico y creaci\u00f3n de empleo. Sin embargo, esta contribuci\u00f3n a la econom\u00eda global no viene sola. La IA tiene un impacto ecol\u00f3gico significativo y no puede ser pasado por alto. Algunos de los desaf\u00edos de sostenibilidad m\u00e1s serios y relevantes que presenta la IA est\u00e1n relacionados con las altas demandas computacionales, el considerable consumo de energ\u00eda asociado con el procesamiento en centros de datos y la gesti\u00f3n del ciclo de vida del hardware.<\/p>\n

En este contexto, los arquitectos de soluciones y desarrolladores de IA deben dise\u00f1ar aplicaciones de IA centr\u00e1ndose principalmente en priorizar la eficiencia energ\u00e9tica, usar centros de datos respaldados por fuentes de energ\u00eda renovable y desarrollar soluciones de hardware sostenibles. De esta manera, podemos reducir sustancialmente la huella ecol\u00f3gica de los nuevos y actuales desarrollos de IA.<\/p>\n

Afortunadamente, la oferta de herramientas y servicios dise\u00f1ados para optimizar el consumo de energ\u00eda y apoyar los esfuerzos de sostenibilidad est\u00e1 aumentando. Los principales proveedores de nube como AWS, Google y Azure est\u00e1n colaborando con los principales actores de IA: Google y DeepMind est\u00e1n desarrollando un sistema de recomendaci\u00f3n basado en IA que optimiza la eficiencia energ\u00e9tica de los centros de datos, y el programa AI for Earth de Microsoft, que proporciona herramientas en la nube y de IA a investigadores que trabajan en desaf\u00edos ambientales.<\/p>\n

En resumen, aunque la IA ofrece un potencial transformador, su crecimiento necesita ser planificado cuidadosamente para que sus beneficios no vengan a expensas de nuestro planeta.<\/p>\n

Esta publicaci\u00f3n fue escrita por \u00c1lvaro Soria y Nicolas Cieri.<\/em><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El impacto ambiental de la IA presenta desaf\u00edos importantes. Por esto, es crucial desarrollar soluciones considerando estrategias para reducir el da\u00f1o ambiental.<\/p>\n","protected":false},"author":48,"featured_media":90968,"parent":0,"menu_order":0,"template":"","insight":[41],"insight-subcats":[53],"insight-industry":[],"insight-services":[],"insight-partners":[],"class_list":["post-90966","insightsection","type-insightsection","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","insight-blogs","insight-subcats-digital-transformation"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insightsection\/90966","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insightsection"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insightsection"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/users\/48"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insightsection\/90966\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":101130,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insightsection\/90966\/revisions\/101130"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/media\/90968"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=90966"}],"wp:term":[{"taxonomy":"insight","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insight?post=90966"},{"taxonomy":"insight-subcats","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insight-subcats?post=90966"},{"taxonomy":"insight-industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insight-industry?post=90966"},{"taxonomy":"insight-services","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insight-services?post=90966"},{"taxonomy":"insight-partners","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.globallogic.com\/latam\/wp-json\/wp\/v2\/insight-partners?post=90966"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}