La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más relevantes de nuestro tiempo, con un impacto creciente en diversos sectores. Sin embargo, en una época donde el cambio climático es un problema global y la búsqueda de la eficiencia en la producción y consumo de energía se manifiesta como una de las prioridades de la humanidad, la relación entre la IA y el cambio climático es compleja y, en ocasiones, paradójica.
Por un lado, las plataformas que soportan los grandes modelos de IA, como ChatGPT o Gemini, son grandes consumidores de energía y agua. El entrenamiento de estos modelos requiere una enorme cantidad de recursos computacionales, lo que genera un impacto ambiental significativo. Las tecnologías de IA están manifestándose como unas devoradoras insaciables de energía. De acuerdo con un artículo de Elizabeth Kolbert, The Obscene Energy Demands of A.I. publicado en el New Yorker, ChatGPT, la IA generativa de OpenAI, consume más de medio millón de kWh de electricidad cada día, una cantidad lo suficientemente asombrosa como para atender alrededor de los 200 millones de interacciones diarias. Un consumo equivalente al consumo de unos 180.000 hogares estadounidenses, cada uno de los cuales consume aproximadamente 29 kWh/día. Considerando todas las plataformas de IA que están empezando a operar junto con las que se irán a poner en marcha en un futuro, el consumo de energía de la IA será espectacular. Se prevé que el consumo de electricidad de la industria de la IA aumente significativamente, alcanzando potencialmente entre 85 y 134 TWh al año para 2027, según un trabajo del holandés Alex de Vries publicado en la revista Joules: «The growing energy footprint of artificial intelligence». Esta cantidad es comparable al consumo anual de electricidad de países como los Países Bajos, Suecia y Argentina.
Las IA no beben agua, pero los centros de datos, donde se entrenan los sistemas de inteligencia artificial, utilizan una gran cantidad de agua para enfriar sus servidores. Esta es solo una pieza del rompecabezas en lo que respecta al consumo digital de agua. Según un estudio de la Universidad de California en Riverside: «Making AI Less ‘Thirsty’: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models», una conversación con ChatGPT, consume alrededor de medio litro de agua. De acuerdo con el estudio, la demanda mundial de IA podrá ser responsable de la extracción de agua de 4,2 a 6,6 mil millones de metros cúbicos en 2027, el equivalente a la extracción total anual de agua de 4 a 6 Dinamarca o la mitad del Reino Unido.
Un par de datos simples para aquellas personas interesadas en establecer comparaciones, El consumo energético normal total de un ser humano es de media unas 2.000 kilocalorías diarias. Esto unos 2,33 kwh. Es decir, consumimos como una bombilla de 100 W y nuestro cerebro, que solo representa el 2 % de nuestro peso, consume el 20 % de dicha energía. Es decir, que con 20 W de consumo diario y entre 2 y 3 litros de líquido al día funcionamos perfectamente. Mucho camino le queda por recorrer a la IA para superar nuestra eficiencia individual como «máquina» para funcionar.
Por otro lado, la IA también tiene un gran potencial para contribuir a la lucha contra el cambio climático y las aplicaciones que se están desarrollando o que se perfilan como prometedora empiezan a ser innumerables. Y, considerando la envergadura del problema del impacto del cambio climático, el análisis y las medidas para abordar este problema a escala mundial pasa por la utilización de la IA en el desarrollo de modelos predictivos y de gestión. A continuación, reseñamos algunas aplicaciones concretas de dicho potencial.
En hogares y edificios, la IA puede analizar el consumo energético y aprender de los patrones de uso de los residentes para ajustar automáticamente la configuración de los sistemas de climatización, iluminación y ventilación, implementando sistemas de control predictivo en función del clima y la ocupación.
En las redes eléctricas, la IA ayuda a gestionarlas de manera más eficiente, integrando fuentes de energía renovable, optimizando el equilibrio entre la demanda y la oferta, prediciendo la demanda de energía y optimizando el flujo de energía en la red, lo que reduce las pérdidas y mejora la estabilidad. También permite pronosticar la producción de energía renovable con mayor precisión. La IA también puede usarse para optimizar la operación y mantenimiento de las plantas de energía renovable, analizando datos de sensores y del estado de los equipos para detectar posibles fallos y realizar un mantenimiento predictivo, incluso utilizando drones con visión artificial para realizar inspecciones.
En la industria, la IA puede optimizar el consumo energético en procesos industriales, analizando datos de sensores y procesos para identificar ineficiencias y optimizar el uso de energía en tiempo real. También puede implementar sistemas de control automático para optimizar el consumo de energía en maquinaria y utilizar algoritmos para predecir y prevenir fallos en los equipos que puedan generar un consumo excesivo. Mientras que, en el sector del transporte, la IA puede optimizar el consumo energético, mejorando la eficiencia de los vehículos y la planificación de rutas, desarrollando sistemas de conducción autónoma que optimizan la velocidad y la ruta para reducir el consumo de combustible. También puede implementar sistemas de gestión de tráfico inteligente para reducir la congestión y optimizar el flujo vehicular, además de desarrollar vehículos eléctricos con sistemas de gestión de energía más eficientes.
La IA también puede usarse para monitorizar el medioambiente, analizando datos de sensores, imágenes de satélite y otras fuentes de datos para detectar cambios en la calidad del aire, el agua, la deforestación y otros indicadores ambientales. Esto permite desarrollar modelos climáticos más precisos y predecir los efectos del cambio climático, utilizando sistemas de gestión de emisiones de CO2 en industrias o desarrollando modelos de predicción del impacto del cambio climático en diferentes regiones. Además, la IA puede usarse para proteger la vida silvestre, rastreando y monitorizando poblaciones de animales en peligro de extinción, desarrollando sistemas de detección de caza furtiva mediante análisis de imágenes. Sin omitir la gestión de recursos naturales, la IA puede usarse para determinar la cantidad de recursos que pueden ser extraídos de forma sostenible, por ejemplo, implementando sistemas de seguimiento de la pesca ilegal o utilizando IA para la optimización del riego en la agricultura.
Si bien la IA tiene un gran potencial para combatir el cambio climático, es importante encontrar un equilibrio entre la eficiencia energética de las plataformas que la soportan y su potencial para combatir el cambio climático. Algunas iniciativas se están desarrollando en este sentido, como la creación de centros de datos más eficientes o el uso de energías renovables para alimentar las plataformas de IA. Como ejemplo, el proyecto de Microsoft Natick que inició en el 2018 para estudiar que sumergir los centros de datos en el fondo del mar era posible, práctico y energéticamente sostenible, con una evaluación positiva después de dos años de pruebas. O, el proyecto impulsado por China de construir un centro de datos bajo el mar, que contará con 68.000 metros cuadrados para colocar hasta 100 unidades de almacenamiento con la capacidad de procesamiento de 60.000 ordenadores. De acuerdo con sus impulsores, la refrigeración natural del agua permite que este centro deje de consumir hasta 122 millones de kilovatios por hora.
En definitiva, la IA tiene un gran potencial para contribuir a la lucha contra el cambio climático, pero es necesario abordar la huella ambiental de las plataformas que la soportan y maximizar su potencial para combatir el cambio climático. Se trata, sobre todo, de una cuestión política y de sensibilidad social con el medioambiente.
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