Inteligencia Artificial y su Huella de Carbono: Cómo Medir el Impacto Ambiental de los Algoritmos

Inteligencia Artificial

Cómo medir la huella de carbono de un algoritmo: una guía para un futuro más sostenible 

En la era de la inteligencia artificial (IA), donde los algoritmos impulsan desde recomendaciones en redes sociales hasta diagnósticos médicos, surge una pregunta crucial: ¿cuál es el impacto ambiental de estas tecnologías? Medir la huella de carbono de un algoritmo se ha convertido en un tema de creciente interés, especialmente en un contexto de crisis climática. A continuación, exploramos cómo se puede cuantificar este impacto y por qué es esencial hacerlo. 

 

¿Qué es la huella de carbono de un algoritmo? 

La huella de carbono de un algoritmo se refiere a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) asociadas con su desarrollo, entrenamiento y ejecución. Estos procesos requieren un consumo significativo de energía, especialmente cuando se utilizan grandes cantidades de datos y hardware especializado, como unidades de procesamiento gráfico (GPU). Según el estudio “Green Algorithms: Quantifying the carbon footprint of computation” publicado en arXiv, el entrenamiento de modelos de IA avanzados, como GPT-3, puede generar emisiones equivalentes a 552 toneladas de CO₂, comparable a las emisiones de varios automóviles durante su vida útil. 

 

Métodos para medir la huella de carbono 

Para implementar estos métodos, existen herramientas especializadas que facilitan la medición y reducción de la huella de carbono en proyectos de IA. 

  1. Monitoreo del consumo energético: El primer paso para calcular la huella de carbono es medir el consumo de energía durante el entrenamiento y la ejecución del algoritmo. Esto incluye no solo la energía utilizada por los servidores, sino también la asociada con la refrigeración y la infraestructura de soporte. Herramientas como CodeCarbon permiten a los desarrolladores rastrear el consumo de energía en tiempo real y estimar las emisiones de CO₂.
  2. Factores de emisión regionales: La huella de carbono varía según la fuente de energía utilizada. Por ejemplo, un centro de datos alimentado por energías renovables tendrá un impacto menor que uno que dependa de combustibles fósiles. Es esencial considerar la ubicación geográfica y la matriz energética de la región donde se ejecuta el algoritmo.
  3. Ciclo de vida completo: Además del entrenamiento, es importante evaluar el impacto ambiental durante todo el ciclo de vida del algoritmo, incluyendo la fabricación del hardware, su mantenimiento y su eventual desecho. Según el artículo La Huella de Carbono en la Era de la Inteligencia Artificial publicado en Vegeco, la producción de hardware representa una parte significativa de las emisiones totales. 

 

Herramientas clave para medir la huella de carbono 

  1. CodeCarbon: Desarrollada por Mila, BCG GAMMA y otros colaboradores, CodeCarbon es una herramienta de código abierto que permite calcular las emisiones de CO₂ generadas por la ejecución de algoritmos de IA. Utiliza datos de energía consumida por infraestructuras en la nube y centros de datos, y muestra los resultados en términos comprensibles, como kilómetros recorridos en coche o horas de televisión vistas. Se integra en el flujo de trabajo de los desarrolladores, monitoreando el consumo de energía de los servidores y calculando las emisiones de CO₂ en tiempo real. Esta herramienta facilita que los desarrolladores tomen conciencia del impacto ambiental de sus proyectos y adopten medidas para reducirlo. 

     

  2.  Carbontracker: Esta herramienta rastrea y predice la huella de carbono durante el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Al informar a los desarrolladores sobre el consumo energético y las emisiones de carbono, promueve prácticas de computación más sostenibles en el ámbito del aprendizaje automático. Según el estudio Carbontracker: Tracking and Predicting the Carbon Footprint of Training Deep Learning Models, publicado en arXiv, Carbontracker es especialmente útil para optimizar el uso de recursos y reducir el impacto ambiental en proyectos de IA a gran escala. 

     

  3. Calculadora GreenIMPACT de Optim.ai: Esta herramienta digital cuantifica la huella ambiental de los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida, evaluando el uso de energía, consumo de agua, emisiones y residuos electrónicos. Además, mide las contribuciones positivas, como el ahorro de recursos gracias a aplicaciones de IA en otros sectores. La calculadora es una solución integral para empresas y desarrolladores que buscan equilibrar el impacto ambiental de sus tecnologías con sus beneficios 

 

Desafíos y soluciones 

Uno de los principales desafíos es la falta de estándares unificados para medir la huella de carbono de los algoritmos. Desde el PNAV se está trabajando en el desarrollo de una norma técnica que se desarrolla en respuesta a la creciente necesidad de mitigar el impacto ambiental de los algoritmos de IA, lo que requiere, en primer lugar, cuantificar el impacto para adoptar medidas adecuadas.  

Iniciativas como el Green AI buscan promover prácticas más sostenibles en el desarrollo de IA. Esto incluye la optimización de modelos para reducir su consumo energético y la priorización de energías renovables en los centros de datos. Los desarrolladores pueden adoptar estrategias como el uso de modelos preentrenados, la reducción del tamaño de los conjuntos de datos y la implementación de técnicas de eficiencia computacional. Estas medidas no solo disminuyen el impacto ambiental, sino que también pueden reducir costes. Dentro del contexto del esquema de certificación del PNAV, se están elaborando unas guías de buenas prácticas para realizar desarrollo de IA sostenible a través del principio Green By Design. 

 

Conclusión 

Medir y reducir la huella de carbono de los algoritmos no es solo una responsabilidad, sino una oportunidad para liderar el cambio hacia un futuro más sostenible en el campo de la inteligencia artificial. Herramientas como CodeCarbon, Carbontracker y la calculadora GreenIMPACT de Optim.ai están facilitando este proceso, permitiendo a los desarrolladores tomar decisiones más informadas y responsables. Sin embargo, el verdadero impacto depende de nuestra capacidad para actuar: como desarrolladores, investigadores y empresas, tenemos el poder y la obligación de transformar la IA en una fuerza positiva para nuestro planeta. El futuro de la tecnología no solo se mide por su avance, sino también por su capacidad para coexistir de manera sostenible con el medio ambiente. 

 

Fuentes:  

 

  1. Patterson, D., Gonzalez, J., Le, Q., Liang, C., Munguia, L. M., Rothchild, D., ... & Dean, J. (2020). “Carbon emissions and large neural network training”. arXiv preprint arXiv:2007.07610. https://arxiv.org/abs/2007.07610
  2. Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2022). “Green AI: Understanding and reducing the energy cost of AI”. arXiv preprint arXiv:2208.00406. https://arxiv.org/abs/2208.00406
  3. Vegeco. (s.f.). “La huella de carbono en la era de la inteligencia artificial”. Recuperado el [fecha], de https://vegeco.org/es/la-huella-de-carbono-en-la-era-de-la-inteligencia-artificial/
  4. Boston Consulting Group (BCG). (2020, 14 de diciembre). “AI experts create CodeCarbon to track carbon emissions from AI computing.”  https://www.bcg.com/press/14december2020-ai-experts-create-codecarbon
  5. Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2020). “Energy and policy considerations for deep learning in NLP.” arXiv preprint arXiv:2007.03051. https://arxiv.org/abs/2007.03051
  6. Optima IT. (s.f.). Calculadora de impacto ecológico de IA. Recuperado el 18 de febrero de 2025, de https://optimaitech.org/es/servicios/impacto/ai-compensacion-medioambiental/calculadora-de-impacto-ecologico-ai/ 
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