En el mundo de la inteligencia artificial (IA), uno de los grandes retos actuales es el alto consumo energético que implica el entrenamiento y el funcionamiento de modelos complejos, como aquellos basados en aprendizaje profundo. Con el rápido aumento de aplicaciones de IA en diversos sectores, desde la salud hasta la agricultura, se ha hecho evidente la necesidad de reducir la huella de carbono generada por estos modelos. A continuación, exploraremos algunos de los métodos y tecnologías que las empresas están implementando para hacer que el desarrollo de IA sea más sostenible.
Métodos de Modelado y Entrenamiento Eficientes
Uno de los enfoques clave para reducir el impacto ambiental de la IA es optimizar el proceso de entrenamiento de modelos. El entrenamiento distribuido, por ejemplo, permite dividir la tarea entre múltiples nodos de procesamiento, de modo que la carga de trabajo se reparte y se reduce el tiempo de entrenamiento. Este enfoque no solo acelera el desarrollo, sino que también disminuye el consumo energético general. Además, con la evolución de frameworks energéticamente eficientes, como TensorFlow Lite o PyTorch Mobile, es posible implementar modelos de IA que consuman menos energía, sin comprometer la precisión ni el rendimiento.
Otra estrategia es el uso de técnicas de “distilación de modelos”, donde un modelo más grande y complejo entrena a un modelo más pequeño que replica sus capacidades con menos parámetros, reduciendo significativamente el consumo de energía. La compresión de modelos es también una alternativa que ayuda a reducir el tamaño de los modelos y, por lo tanto, los recursos computacionales necesarios para su entrenamiento y despliegue.
Casos de Empresas que han Reducido su Huella de Carbono en IA
Varias empresas tecnológicas han comenzado a liderar el camino hacia la sostenibilidad en IA, adoptando prácticas innovadoras para minimizar su impacto ambiental. Por ejemplo, Google ha implementado centros de datos alimentados completamente por energía renovable y ha optimizado sus modelos de IA para operar en estos entornos de manera más eficiente. Además, la compañía utiliza algoritmos para gestionar el consumo de energía en tiempo real, ajustando el uso de sus servidores en función de la demanda energética y de la disponibilidad de fuentes renovables, lo que ha permitido reducir notablemente la huella de carbono de sus modelos.
Microsoft, por su parte, ha invertido en investigación para desarrollar hardware específico para IA, como los chips FPGA (Field-Programmable Gate Array), que son altamente eficientes en términos energéticos y ofrecen un rendimiento superior a los procesadores convencionales. Este enfoque no solo mejora la eficiencia, sino que también permite una reducción significativa en el consumo de energía durante el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
Otra práctica común entre empresas innovadoras es la reutilización de modelos preentrenados. En lugar de entrenar modelos desde cero, empresas como IBM y OpenAI aprovechan modelos preexistentes que ya han sido entrenados en grandes volúmenes de datos, adaptándolos a sus necesidades específicas mediante un proceso llamado “transfer learning” o aprendizaje por transferencia. Esta estrategia no solo ahorra energía, sino que también reduce el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar aplicaciones de IA, sin comprometer la precisión del modelo final.
El Rol del Programa Nacional de Algoritmos Verdes
En este contexto de búsqueda de sostenibilidad en la IA, el Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV) ha surgido en España como un marco integral de apoyo a estas iniciativas. Con el objetivo de promover la sostenibilidad en las tecnologías digitales avanzadas, el PNAV fomenta el desarrollo de algoritmos energéticamente eficientes y la adopción de hardware y software de bajo consumo en el sector de la IA.
El PNAV impulsa proyectos de investigación y desarrollo que implementen técnicas de optimización de modelos, así como iniciativas de capacitación para crear una comunidad de expertos comprometidos con la sostenibilidad. Gracias a la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA), se han financiado actividades que buscan reducir el impacto ambiental en sectores clave como la energía, la agricultura y el transporte, a través de colaboraciones con entidades públicas y privadas. Por su parte, el PNAV también apoya la creación de algoritmos y sistemas de IA que cumplen con criterios de sostenibilidad y reducen la huella de carbono.
Un ejemplo de las iniciativas impulsadas por la SEDIA es la misión IA4TES, liderada por Iberdrola, la cual integra IA para una transición energética sostenible. Iniciativas como AgrarIA, dirigida por GMV, y la Cátedra Universidad da Coruña-Inditex en IA y Algoritmos Verdes, también reflejan la visión del PNAV de una IA que contribuye al cuidado del medio ambiente. Estos proyectos sirven como modelos de buenas prácticas que pueden ser replicados en toda la industria, acelerando la transición hacia una IA responsable y respetuosa con el entorno.
Beneficios y Retos de la Sostenibilidad en IA
La implementación de estas estrategias no solo ayuda a reducir la huella de carbono, sino que también ofrece beneficios económicos a largo plazo. El ahorro energético resultante de un uso más eficiente de hardware y software puede traducirse en una reducción de costos operativos, lo que representa una ventaja competitiva significativa en el sector de la tecnología.
Sin embargo, estos avances también presentan desafíos. La adopción de hardware especializado requiere una inversión inicial considerable y una actualización constante de infraestructuras y equipos. Además, aunque los frameworks de IA más eficientes están en desarrollo, la migración a estos sistemas implica un cambio cultural y técnico dentro de las organizaciones, que debe gestionarse adecuadamente.
Un Futuro para la IA Verde
La transición hacia una IA sostenible es una prioridad no solo para reducir la huella de carbono de las empresas, sino también para contribuir a los objetivos de sostenibilidad globales. La combinación de técnicas de modelado y entrenamiento más eficientes, junto con el uso de hardware optimizado y la reutilización de modelos preentrenados, representa un avance importante hacia la creación de una IA respetuosa con el medio ambiente.
La reducción de la huella de carbono en la IA es posible gracias al compromiso de empresas líderes en tecnología, que están adoptando y promoviendo estas prácticas. Además, el impulso del Programa Nacional de Algoritmos Verdes en esta área impulsa una evolución significativa en el sector, destacando que la innovación tecnológica y la sostenibilidad pueden, y deben, ir de la mano
Con cada avance, el sector de la IA demuestra su capacidad para evolucionar y adaptarse a las demandas de sostenibilidad, allanando el camino hacia un futuro más verde y responsable.