La tecnología de inteligencia artificial (IA) puede ayudarnos a combatir el cambio climático, pero también tiene un costo para el planeta. Para beneficiarse verdaderamente de las soluciones climáticas de la tecnología, también necesitamos una mejor comprensión de la creciente huella de carbono de la IA, dicen los investigadores.

La IA está cambiando la forma en que trabajamos vive y resuelve desafíos. Puede mejorar la atención médica proteger a los elefantes de los cazadores furtivos, y averiguar cómo debería distribuirse la banda ancha.

Pero podría ser más valioso como una gama de aplicaciones que ayuden a la humanidad a luchar contra nuestra mayor amenaza:el cambio climático. La IA puede fortalecer las predicciones climáticas, permitir una toma de decisiones más inteligente para las industrias de descarbonización, desde la construcción hasta el transporte, y averiguar cómo asignar la energía renovable.

La relevancia de la inteligencia artificial como herramienta de lucha contra el cambio climático llega en un momento en el que existen cada vez más preocupaciones éticas vinculadas en gran medida a una forma de tecnología ávida de datos llamada aprendizaje automático. donde los sistemas informáticos analizan patrones en los datos existentes para hacer predicciones y tomar decisiones. Las aplicaciones de aprendizaje automático han suscitado preocupaciones sobre la creciente vigilancia pública, mal uso intencional, intimidad, transparencia y sesgo de los datos que pueden conducir a la discriminación y la desigualdad.

Es parte de un debate ético más amplio en la UE sobre cómo utilizar la IA en beneficio de los seres humanos, los desafíos que plantea la tecnología y la mejor manera de abordarlos.

"Tenemos que darnos cuenta de que la IA es, De hecho, un software que diseñamos las personas, "dijo Virginia Dignum, profesor de inteligencia artificial social y ética en la Universidad de Umeå en Suecia. Debemos ser responsables de cómo usamos la IA, ella dice. '(No es) algún tipo de magia que viene del espacio exterior y nos sucede a nosotros. No. Hacemos que la IA suceda ".

Quizás sorprendentemente, Un tema que apenas comienza a discutirse es la huella ambiental de la IA.

Netflix

Los algoritmos que nos dicen por ejemplo, qué ver en Netflix esta noche tiene un impacto ambiental, según el Prof. Dignum. "La IA consume mucha energía, "dijo el informático, que forma parte de un grupo de expertos de 52 personas que asesora a la Comisión Europea sobre IA confiable y 'centrada en el ser humano'.

El almacenamiento, y particularmente el procesamiento, de datos para entrenar algoritmos (las 'recetas' que usan las computadoras para hacer cálculos) en los centros de datos o en la nube en diferentes centros con filas de máquinas que realizan cálculos que consumen energía, ella dice.

Para que un algoritmo se entrene a sí mismo sobre si una imagen muestra un gato, por ejemplo, necesita procesar millones de imágenes de gatos. El ecosistema de la tecnología de la información y las comunicaciones, de los que forman parte los centros de datos, son comparables a la aviación en términos de emisiones de combustible.

"Es un uso de energía en el que realmente no pensamos, ", dijo el profesor Dignum." Tenemos granjas de datos, especialmente en los países del norte de Europa y en Canadá, que son enormes. Algunas de esas cosas consumen tanta energía como una ciudad pequeña ".

Ella se basa en una Universidad de Massachusetts, NOSOTROS, estudio que encontró que entrenar un gran modelo de IA para manejar el lenguaje humano puede generar emisiones de casi 300, 000 kilogramos de dióxido de carbono equivalente, aproximadamente cinco veces las emisiones de un automóvil promedio en los EE. UU., incluida su fabricación.

El investigador sueco Anders Andrae ha pronosticado que los centros de datos podrían representar el 10% del uso total de electricidad para 2025.

Aunque la IA existe desde hace medio siglo, la cuestión del impacto medioambiental, y otras cuestiones éticas, sólo está surgiendo ahora porque las técnicas desarrolladas durante décadas ahora se pueden utilizar en combinación con una explosión de datos y un fuerte poder computacional, El profesor Dignum explica. "Es hora de empezar a pensar en hacer IA de una forma más respetuosa con el medio ambiente, " ella dijo.

La IA podría ser parte del problema, pero también tiene el potencial de ayudarnos a encontrar soluciones para el cambio climático.

Profesor Felix Creutzig, quien lidera un grupo de trabajo llamado Uso del suelo, Infraestructuras y transporte en Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change en Berlín, Alemania, investiga formas de abordar el cambio climático utilizando la ciencia de datos. Es parte de un grupo de investigadores internacionales que abogan por soluciones más colaborativas contra el cambio climático utilizando el aprendizaje automático.

Vastas oportunidades

El profesor Creutzig ve grandes oportunidades de inteligencia artificial para aumentar las aplicaciones de soluciones específicas para el cambio climático a escala de calle, o incluso al nivel del edificio, que se puede aplicar en las ciudades. Los espacios urbanos son de especial preocupación, ya que serán el hogar de más de dos tercios de la población mundial para el 2050 y consumen muchísimos recursos.

"Es genial trabajar con tecnologías e invertir en tecnologías bajas en carbono, pero para lograr algo cercano al objetivo de 2 grados o 1,5 grados (para limitar el calentamiento global) debemos reducir las demandas de energía drásticamente y podemos lograrlo mejorando las configuraciones espaciales, " él dijo.

Mejorar el uso espacial puede ayudar a abordar problemas como las islas de calor urbanas, un fenómeno donde los entornos urbanos construidos con acero y cemento almacenan calor y calientan las ciudades. "Ese es un problema clave de nuestro futuro, " él dijo.

Las ciudades ecológicas o el uso de la arquitectura de canales de viento para crear ventilación son formas de ayudar a las ciudades a lidiar con el calor extremo que puede ser guiado por la IA.

El profesor Creutzig está empleando un método llamado arquitectura apilada, que utiliza el aprendizaje automático con el modelado mecánico tradicional para, por ejemplo, obtener información sobre cómo se comportan los edificios en lo que respecta a la temperatura o la demanda de energía, para encontrar el mejor diseño para un uso bajo de energía y alta calidad de vida. Estos pueden luego informar a la planificación urbana y a los responsables de la formulación de políticas.

Precisamente porque la IA tiene mucho potencial, también cree que su uso debería combinarse con la regulación, como no almacenar datos innecesarios o restringir su uso, para que esté dirigido, eficiente y no causa un nuevo problema. Sin embargo, dice que actualmente no hay suficiente investigación sobre el impacto ambiental del aprendizaje automático. "Hay mucho que explorar, " él dijo.

"Básicamente, (IA) es un combustible de aplicación ... puede conducir a un nuevo uso de energía, ", dijo el profesor Creutzig." Y esto sería lo contrario de lo que queremos tener. El principal ejemplo en el que estoy pensando es la movilidad inteligente y la conducción autónoma, porque en realidad están impulsadas por la IA o serán modeladas por la IA ".

Para Andrea Renda, jefe de experto en gobernanza global y economía digital en el Centro de Estudios de Política Europea en Bruselas, Bélgica, y también miembro del grupo de expertos que asesora a la Comisión Europea, La IA debe desarrollarse e implementarse para que pueda satisfacer las necesidades de la sociedad y proteger el medio ambiente ahorrando más energía de la que gasta.

"Todas estas (técnicas de uso intensivo de datos) son extremadamente peligrosas para el medio ambiente a menos que pueda utilizar esas técnicas de manera que, mientras usa mucha más energía, ahorran mucha más energía porque proporcionan soluciones más eficientes, "dijo el Prof. Renda.

Tanto el profesor Renda como el profesor Dignum están de acuerdo en que la investigación básica sobre formas de IA que necesitan menos datos que el aprendizaje automático, como el razonamiento automatizado, debería ser una prioridad de la UE. Esto significaría un menor uso de datos personales y un menor consumo de energía.

El profesor Dignum ha estado trabajando con 'datos sintéticos, "que no se basa en ejemplos reales. Podría utilizarse para generar, por ejemplo, imágenes de huesos rotos que no se basan en datos confidenciales del paciente para entrenar un algoritmo sobre qué detectar en una radiografía. Luego, estos datos se pueden descartar para que no se almacenen.

Algunos investigadores en los EE. UU. También han propuesto que la investigación de la inteligencia artificial debería incluir informes sobre los costos computacionales de los algoritmos de entrenamiento para mejorar la transparencia.

Para asegurarse de que la IA se utilice para ayudar, y no estorbar, Nuestra sociedad, El profesor Renda dice que es hora de fusionar los dos grandes debates de hoy. "Uno es sobre tecnología digital y el otro es sobre desarrollo sostenible, y en particular el medio ambiente. Si usamos el primero para salvar al segundo, Creo que habremos hecho el mejor uso posible de los recursos que tenemos, ", dijo." De lo contrario, solo estamos perdiendo el tiempo ".