- La gestión y almacenamiento de los centros de datos generará el 21% del consumo eléctrico en 2030
Las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) tan pronto ayudan a reducir el consumo energético con el mantenimiento predictivo en las fábricas o la gestión inteligente de edificios como consumen enormes cantidades de energía para entrenar sus propios motores. Más información en la revista Digital 4.0.
La Inteligencia Artificial (IA) nos tiene ya acostumbrados a darnos satisfacciones y disgustos a partes iguales. Como dos caras de una misma moneda. Como el Doctor Jekylll y Mister Hyde, como el Barón Aslher de Mazinger…
Ese mismo dualismo se produce también cuando nos fijamos en los costes energéticos de mantener esa maquinaria encendida y aprendiendo de nuestros movimientos. Al mismo tiempo que encontramos aplicaciones de IA que tienen el sano objetivo de optimizar el consumo de energía o de reducir posibles derroches, también hay que pararse a pensar en el consumo que estas soluciones demandan para alcanzar esas loables metas.
Hemos probado a preguntar a uno de los protagonistas del reportaje, a ChatGPT, si la IA es realmente ecológica, a lo que ha aportado una respuesta tan abierta como salomónica: "El uso de la inteligencia artificial puede tener implicaciones ecológicas dependiendo de cómo se implemente y utilice". De esta manera, si se aplica para mejorar la eficiencia de procesos industriales o la gestión de recursos naturales, desde luego que estaremos ahorrando energía. También será positivo en aquellos casos en los que la IA trabaje para desarrollar tecnologías más sostenibles.
En el otro lado de la balanza, esa misma tecnología puede consumir grandes cantidades de energía a la hora de procesar los ingentes volúmenes de datos que necesita para realizar sus cálculos, generar imágenes, textos, etc. Queda claro asimismo que, si no se gestiona adecuadamente el ciclo de vida de los componentes electrónicos asociados tendrá un impacto negativo en el medio ambiente.
Basta recordar que el almacenamiento de datos ya es el responsable de entre el 5% y el 9% del consumo mundial de electricidad. Y todas las previsiones apuntan a que ese gasto irá en aumento, en concreto hasta el 21% en el año 2030. Ese aumento irá parejo al papel predominante que esta tecnología va a ir asumiendo con el paso de los años. Resulta llamativo que también para ese mismo año la ONU está pidiendo a través de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en su punto 7, que aumentemos de forma considerable la proporción de energía renovable sobre otras fuentes más clásicas. También para 2030, tendríamos que duplicar la tasa mundial de mejora de la eficiencia energética.
El almacenamiento de datos ya es el responsable de entre el 5% y el 9% del consumo mundial de electricidad
Es cierto que las energías renovables ganan peso y que las grandes compañías responsables de la nube (Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta, etc.) han tomado nota. Todas ellas están dando pasos importantes para que sus centros de datos se nutran especialmente de estas otras fuentes más verdes. Pero también ahí el consumo de otros recursos como el agua pasa factura. Un ejemplo: Google ha publicado que solo en el año 2021 necesitó la friolera de 15.800 millones de litros de agua para la refrigeración de sus centros de datos.
Aprovechar las horas
Las Big Techs también están poniendo en marcha soluciones algo ingeniosas: en vistas de que el entrenamiento de estas máquinas puede hacerse de forma intermitente en cualquier momento del día, estas compañías empiezan a elegir aquellos momentos de la jornada en los que la energía es más económica o cuando se produce excedente de ella.
Encontramos ejemplos también de soluciones de IA que pueden ayudar a las empresas y particulares a ser más eficientes desde el punto de vista energético. Como las aplicaciones que permiten optimizar el uso de la energía de los edificios. Estos sistemas adaptan la iluminación y otros elementos como la climatización de forma inteligente según la luminosidad que entra del exterior, a la ocupación de cada sala, al momento exacto del día. Es cierto que para alcanzar esos ahorros antes habrá que instalar sensores, con su consiguiente coste...
La IA también ayuda a ahorrar en las fábricas a través de los sistemas que se anticipan a las posibles averías, evitando reparaciones más costosas y parones en la producción con el consiguiente aumento en el consumo de energía. Asimismo, gracias al análisis continuo y en tiempo real que facilita la IA, las empresas pueden tener una predicción de la demanda del suministro, ajustándolo a las necesidades reales. Desde Johnson Controls nos hablan por ejemplo de su solución OpenBlue Enterprise Manager, "que se apoya en la inteligencia artificial para realizar el diagnóstico remoto, el mantenimiento predictivo, el control del cumplimiento y las evaluaciones avanzadas de riesgos".
Las compañías se esmeran en encontrar nuevas soluciones más verdes al tiempo que aumentan la capacidad de cálculo y la inteligencia de esas mismas herramientas. Tal es el caso de Lenovo con su sistema ThinkEdge SE455 V3. Este modelo aprovecha nuevos procesadores para ofrecer un rendimiento mayor en el llamado borde de la red (Edge) "desbloqueando la inteligencia de datos y permitiendo aplicaciones de IA de próxima generación, al tiempo que reduce el consumo de energía y el coste total de propiedad", explican desde la compañía.
Muy vinculado con el ahorro energético encontramos otro tema sensible que requiere nuestra atención. Según un informe de Japan Weather Association (JWA), la incorporación del big data y la inteligencia artificial en el mundo de la restauración puede reducir hasta un 30% el desperdicio de alimentos. En otro ámbito, en el diseño de plásticos más eficientes, la Inteligencia Artificial ya abre un horizonte de posibilidades sin precedentes para obtener beneficios significativos en términos de seguridad, calidad, productividad, rentabilidad y crecimiento. Los promotores de estos avances también aducen mejoras en sostenibilidad y circularidad a largo plazo.
