¿QUÉ TANTO ES TANTITO?
¿Cuánto contaminan mis consultas en ChatGPT? ¿Será mucho?, se preguntará, lector. En estos planteamientos, la siguiente observación es: depende.
Para tener el mismo marco referencial, tomemos un estudio hecho por la startup de IA Hugging Face y la Universidad Carnegie Mellon en noviembre de 2023, donde se probaron más de 88 aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa para determinar cuánto contaminan.
El experimento halló que en mil inferencias de texto, modelos de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT producen entre 2 y 10 gramos (g) de dióxido de carbono (CO2). ¿Nada mal, eh?, si en la Tierra solo existiéramos 10 personas. Sam Altman, líder de OpenAI, dueña del famoso chatbot, informó a finales de 2023 que su herramienta de IA Generativa sumó 100 millones de usuarios semanales.
Suponiendo que cada persona hizo una consulta y por cada mil surgen 2 g de CO2, resultan 200 Kg por semana de esta sustancia, unos 800 Kg al mes, equivalentes a 5 vuelos de ida y vuelta de CDMX a Dallas, Texas, según datos del Greenhouse Gas Protocol.
A esto hay que agregar las imágenes, proceso que requiere mayores recursos de cómputo. El estudio encontró que la generación de mil imágenes producen de 50 a 200 g de CO2 o hasta más. Stable Diffusion XL, por ejemplo, generó mil 594 g de CO2, equivalentes a 6.5 kilómetros de emisiones de un vehículo promedio.
¿Pero cómo contamina exactamente la IA? La respuesta son los centros de datos o data centers. En estos dispositivos se procesan las operaciones de IA y son los que contaminan por su consumo eléctrico. Lo relevante es que las necesidades energéticas de esta industria se incrementarán por el avance de la digitalización.
Según un informe de la Agencia Internacional de Energía, de este año, el consumo de esta industria llegará a mil TWh en 2026, lo doble de lo proyectado en 2024, o sea, 600 TWh.
El dato desnuda la glotonería de los data centers, pues mil 200 TWh representan un cuarto de la demanda total de energía en Estados Unidos y la mitad de la Unión Europea prevista para 2026, proyectada en 4 mil TWh y 2 mil TWh, respectivamente.
A continuación, desglosamos dos caminos. Primero veremos cómo afecta la digitalización y la IA al medio ambiente en México y el mundo. Después, describiremos algunas propuestas de IA que luchan contra el cambio climático.
PANORAMA EN DATA CENTERS
Adriana Rivera, directora ejecutiva de la Asociación Mexicana de Data Centers (Mexdc), indicó que los centros de datos en el País existen desde hace 20 años, pero eran de menor escala, empleados principalmente en secretarías de finanzas gubernamentales y bancos.
En 2019 ocurrió el ‘boom’ con la llegada de Equinix y Ascenty, multinacionales estadounidense y brasileña, respectivamente, que pusieron el ojo en el País por su posición privilegiada en el mapa, cercana a EU, aseguró Rivera.
Como abejas a la miel, los negocios fueron llegando. Kio Networks, Ipxon Networks y Marcatel así lo hicieron. ¿Cuántos hay?, no hay un consenso. Statista contabilizó 166 hasta octubre de 2023, mientras que Data Center Map identificó 42 de ellos.
Sea como fuere, el sector crece. Data Centers Dynamics bosquejó un panorama del sector entre 2023 a 2027 y calculó que la inversión en el sector asciende a 7 mil millones de dólares, aunque podría ser más. Tan solo este 2024, Amazon Web Services anunció su primera infraestructura de cloud en Querétaro con una inyección de 5 mil mdd.
La directora expresó que Mexdc solicita a CFE que los data centers reciban más energía producida en las hidroeléctricas, un proceso de generación con menor huella de carbono.
El problema en México es que las energías renovables representan una fracción de la generación de electricidad. Según datos de la Secretaría de Energía, en 2021 solo un 10 por ciento del total de producción eléctrica provino de fuentes verdes; en contraste, el uso de energías no renovables, es decir, petróleo, gas natural y carbón, sumaron 90 por ciento.
De acuerdo con el Plan de Negocios 2022-2026 de CFE, la paraestatal usa principalmente formas de generación contaminantes. En 2021, el ciclo combinado, térmica convencional y carboeléctrica tuvieron un porcentaje de emisión de CO2 de 34, 32 y 24 por ciento, respectivamente.
Comparado con otras naciones, el País presenta retrasos. El promedio mundial de producción eléctrica mediante energía renovable en 2021 fue de 14.45 por ciento, según datos del Gobierno de México.
En tanto, el documento ‘Rastreador de Energías Renovables 2023’, elaborado por la Red de Acción por el Clima, ubicó a México en el lugar 18 en apertura de energías verdes, entre 60 países evaluados, superado por Chile, Brasil y EU, clasificados en el lugar 1, 2 y 9, respectivamente.
¿Las razones? En palabras de la OCDE, la política actual en el rubro es la responsable. En el ‘Estudio Económico de México 2024’, el organismo criticó que la generación privada de energías renovables se haya visto afectada por una elevada incertidumbre regulatoria.
Rivera abundó que el hardware en los centros de datos en México cumplen con altas certificaciones en sustentabilidad y presumió que son los mismos usados en la Unión Europea y EU. Pero como se vio, el problema es de origen.
IA, RETO HÍDRICO
El mundo se está secando y para verlo no hace falta salir de la Ciudad de México. Por ejemplo, el Lago de Xico, ubicado al Oriente, en los límites con el Estado de México, está en las últimas.
De acuerdo con una nota de Grupo REFORMA, publicada el 10 de abril de 2024, este lugar, que anteriormente se desbordaba por la carretera en tiempos de lluvia, hoy luce un suelo árido y sedimento seco.
Otro ejemplo es Nuevo León. Desde 2022, este medio ha informado sobre la crisis hídrica que se vive en el norte del País. Ese año, la emergencia llevó al Gobierno estatal de Samuel García a racionar el agua en Monterrey y zonas circundantes.
En otro punto de la geografía nacional, en Pátzcuaro, Michoacán, un canal de YouTube de nombre ‘El Purépeche’ posteó un video en donde se observa sin agua y seco al Lago Pátzcuaro. Pero como mencionamos al principio, el asunto es internacional.
El Instituto de Recursos Mundiales publicó un informe, en agosto de 2023, donde informó que 25 países enfrentan estrés hídrico extremadamente alto, lo que afecta a una cuarta parte de la población mundial.
¿Qué tiene que ver la IA Generativa y los data centers?, más de lo que se cree. Un conjunto de servidores soportan el cloud computing que nos permite almacenar correos en Gmail u Outlook; ver videos en TikTok o YouTube; consultar redes sociales como Twitter e Instagram; y por supuesto, generar imágenes y texto con la IA.
Como todo aparato eléctrico, al realizar sus operaciones se calienta y necesita enfriarse. Aunque hay diversas formas, el enfriamiento por agua se prioriza por su bajo impacto de carbono. Pero, ¿cuánta agua requiere?
En agosto de 2022, autoridades municipales de Agriport, en Países Bajos, acusaron a Microsoft de emplear una gran cantidad de agua potable para el enfriamiento de sus servidores, pese a la sequía que registraba la localidad neerlandesa ese verano.
Microsoft utilizó alrededor de 75 millones de litros de agua para enfriar sus sistemas, según autoridades. Tomando en cuenta que un hogar promedio en esa zona gasta cerca de 130 mil litros de agua al año, la empresa representó el consumo anual de unas 565 casas en tan solo unos meses.
El estudio científico ‘Hacer que la IA tenga menos sed: Descubrir y abordar la huella hídrica secreta de los modelos de IA’, publicado en Arxiv en abril de 2023, estimó que el entrenamiento de GPT-3 evaporó 700 mil litros de agua, suficientes para rellenar 15 piscinas residenciales de tamaño estándar.
“La demanda mundial de IA puede ser responsable de la extracción de entre 4 mil 200 y 6 mil 600 millones de metros cúbicos de agua en 2027, cifras superiores a la extracción total anual de agua en Dinamarca o la mitad del Reino Unido”, zanjó el estudio.
Gustavo Valdez, director general de Ikusi México, empresa de servicios tecnológicos como centros de datos privados, estimó que con los data centers e IA está pasando lo mismo que con otras tecnologías disruptivas, véase Internet, apps y redes sociales: crecen tan rápido que adelantan las regulaciones.
Valdez consideró necesaria la cooperación entre gobierno, iniciativa privada y sociedad para desarrollar un plan en conjunto, ya que la realidad es que el sector de data centers y el uso de IA seguirán creciendo.
“La industria de centros de datos requiere abordar muchos factores, desde la generación de energía, los métodos de enfriamiento y la infraestructura sostenible. El gobierno tiene que regular esto para que las industrias que se implanten aquí cumplan con esos requisitos”, sostuvo Valdez.
DERECHO DE RÉPLICA
Hasta el momento, el texto puso a la digitalización y a la IA en el banquillo de los acusados, pero llegó el momento de darle su derecho de réplica. La doctora Ek del Val de Gortari, experta en interacciones bióticas en hábitats alterados, aseguró que los algoritmos han facilitado la identificación de animales, insectos y plantas.
Del Val mencionó que las guías actuales de identificación de fauna y flora emplean IA para reconocer especies durante investigaciones de campo. El rápido acceso a bases de datos permite distinguir especies al momento o detectar criaturas invasoras en etapas tempranas.
Esto simplifica el cuidado de grupos vulnerables, por ejemplo, la mariposa monarca. A través de herramientas como iNaturalist, descargable desde un smartphone, especialistas y personas no expertas pueden discernir entre una especie amenazada y otra, aunque luzcan similares al ojo, manifestó del Val.
Tech4Nature México ilustra muy bien este ejemplo. Constanza Gomez Mont, fundadora y directora de C Minds, empresa detrás del proyecto, explicó que con base en sistemas cloud e IA de Huawei, este proyecto se encarga de proteger al jaguar en bosques tropicales de Yucatán, una especie considerada paraguas o sombrilla, es decir, un animal con gran impacto en la salud de un ecosistema.
El monitoreo usa cámaras trampa y dispositivos de monitoreo acústico, distribuidos por la zona y conectados al sistema, para recolectar datos. Esta información se entrega a tomadores de decisiones en el gobierno y las comunidades con el fin de crear medidas efectivas en la conservación del jaguar, que dicho sea de paso, está en peligro de extinción.
“Los modelos basados en IA han permitido el análisis automatizado de más de 550 mil entradas de audio y 30 mil imágenes en la plataforma ModelArts AI de Huawei Cloud para proporcionar datos útiles”, indicó Gomez Mont.
En otras latitudes, la IA ayuda a conservar el pulmón más importante en América: el Amazonas, en Brasil. El proyecto ‘Digitales de la Floresta’ usa Machine Learning de Google para crear herramientas que ayudan a reducir la tala ilegal en ese país.
Los modelos de inteligencia verifican el origen de la madera a través de su ‘huella dactilar’, nombrado como TimberID. Esta huella es la información de la composición única de átomos de carbono, nitrógeno y oxígeno en una región específica del bosque. Gracias a ellos, es posible reconocer el origen de la madera analizando estos datos.
En el proyecto están involucrados The Nature Conservancy Brasil, Imaflora y Trase, empresas en favor del ambiente, y la Universidad de São Paulo.
“Según un estudio de la Red Simex, alrededor del 40 por ciento del total de la extracción de madera en la región amazónica proviene de la tala ilegal”, explicó Digitales de la Floresta en un comunicado.
En tanto, más al norte, la Universidad de Southampton, en Reino Unido, desarrolló un robot submarino potenciado con IA capaz de detectar actividades perjudiciales para el océano, como la pesca ilegal, práctica que compromete la sostenibilidad ecológica y económica de las pesquerías, de acuerdo con la ONU.
El nombre clave del bot es Marlin, que utiliza sensores para vigilar a distancia la actividad animal, humana y medioambiental en cualquier lugar del mar, antes de transmitir los datos en tiempo real.
OTROS CAMINOS
Tim Bender, vicepresidente de desarrollo de negocios y consumo de Nvidia, consideró que la IA potenciará la computación de borde o Edge, donde los datos se analizan en el sitio de origen y no se envían al cloud, para hacerla más sostenible.
“Hace tres años nadie hablaba de estos ordenadores que usan RTX (línea de tarjetas gráficas (GPU)) de la marca; estos usan núcleos Tensor y están ejecutando la IA de manera correcta. Creemos que podemos llevar muchas de las aplicaciones y bastantes de los procesos de la IA al Edge y hacerlos más rentables”, manifestó Bender.
Bender visualizó un mundo en donde cada persona contará con un asistente virtual de IA nativo en laptops y PCs, lo que significará un ahorro de energía porque elimina de la ecuación a los centros de datos.
El ejecutivo pregonó uno de sus productos: Chat with RTX, herramienta que permite a los usuarios personalizar un chatbot de IA Generativa con el propio contenido de su PC, siempre y cuando cuenten con una GPU GeForce RTX Serie 30 o superior.
“Si estás trabajando en algo y le pidieras a ChatGPT que te ayude a resumirlo o reescribirlo, lo haría, pero dentro de un contexto de millones de parámetros de otras personas. En el futuro, podrás buscar en tu propia base de datos y obtenerlo al instante”, aseveró.
Con un asistente personalizado, Bender sugirió que no será necesario usar los LLMs porque se podrán ejecutar aplicaciones de IA Generativa en la computadora.
Abordó también el gaming, apartado donde la IA hace más eficiente los procesos. Habló sobre el trazado de rayos, tecnología de IA que permite minimizar el número de píxeles usados para crear los fotogramas o cuadros por segundo de un videojuego.
“Al final, crear un fotograma tras otro y renderizarlo necesita una pequeña cantidad de energía para funcionar. La IA lo hace más eficiente”, reiteró Bender.
Bender añadió que la IA podrá hacer mucho por la creación de contenidos. Puso como ejemplo a Hollywood, donde se graban cintas hasta en resolución 4K, las cuales necesitan una cantidad masiva de energía y potencia para ser editadas y renderizadas.
Este vicepresidente de Nvidia consideró que las tarjetas gráficas tendrán el poder necesario para realizar este trabajo de manera local en dispositivos portátiles. Sin embargo, señala que el Edge no será uniforme en todos los sectores.
Bender cree que habrá modelos híbridos, según las necesidades de cada industria. En algunos casos, como la conducción autónoma, la optimización del Edge será clave por los bajos niveles de latencia que necesita para asegurar la seguridad de los pasajeros.
MODELOS PREDICTIVOS
Ahora hablaremos de herramientas o aplicaciones que usan IA para predecir desastres naturales o identificar amenazas en sectores como el alimentario. La doctora Ek expuso que existen plataformas que identifican las plagas en siembras, información que sirve a los trabajadores agrícolas para definir soluciones.
En Chile, por ejemplo, la empresa Agrosat emplea Climasense, un sistema destinado a rastrear plagas en los cultivos mediante sensores. El software reconoce el tipo de amenaza analizando la base de datos o identifica nuevas especies.
En el papel ante desastres naturales, Marta Imperiali, experta en protección civil y miembra del Centro de Coordinación de Respuestas a Emergencias de la UE, adujo que la IA ahorrará minutos cumbre a la hora de predecir un fenómeno meteorológico adverso y comunicarlo a la población, relató a la agencia EFE.
“Los sistemas de alerta temprana deben llegar a la gente para que pueda reaccionar rápidamente, eso es lo más importante. ¿Sobre si la IA puede recortar tiempo? Creo que sí, y esto, de hecho, va a ayudar a salvar vidas”, pronosticó Imperiali.
Visto el panorama, ¿cómo lo está haciendo México? Claudia del Pozo, fundadora y directora de Eon Institute, Think Tank que busca llevar a buen puerto el avance tecnológico, consideró que el País va en línea con otros países en la discusión de la IA, incipiente en casi todo el globo.
Del Pozo estuvo involucrada en la ‘Estrategia IA-MX 2018’, un conjunto de bases para definir el rumbo que México debía seguir en el campo. Ahora funge como consejera experta en la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial, proyecto gestado en el Senado de la República en abril de 2023, el cual busca impulsar leyes en ese sentido.
Aseguró que hay diversas iniciativas, centradas en problemas específicos como los deepfakes, pero reconoció las escasas propuestas en sostenibilidad, no solo en México, sino en el mundo.
Al respecto, la senadora Alejandra Lagunes, integrante de la comisión de Medio Ambiente, Recursos Naturales y Cambio Climático en el Senado, afirmó que toda propuesta legislativa o regulatoria en materia de digitalización o IA debe tener presente la sostenibilidad y el uso eficiente de la energía.
Como segundo punto, consideró necesario el involucramiento de las personas usuarias para concientizar sobre el impacto ambiental de las tecnologías digitales en su quehacer cotidiano.
Sobre el crecimiento de los centros de datos y el eventual aumento de las emisiones, consideró relevante retomar las políticas de la Comisión Nacional para el Uso Eficiente de la Energía.
Finalmente, para algunos expertos, no basta hablar de eficiencia, sino también de un cambio de mentalidad. Alice Poma, doctora en ciencias sociales aplicadas al medio ambiente, sostuvo que la crisis climática se debe enfrentar de manera holística, o sea, desde el punto de vista social, filosófico y biológico, no solo desde la óptica descarbonizadora.
Poma insistió en no demonizar la tecnología porque todo lo que hacemos tiene una huella ecológica, pero tampoco idealizarla y pensar que erradicará el cambio climático de un tablazo.
“El problema es que hemos construido un modelo económico cultural basado en el crecimiento ilimitado en un planeta limitado. Tan sencillo como eso”, lamentó.
APUNTE FINAL
¿El avance de la digitalización y la IA están acabando con el planeta? La respuesta corta es no, pero se debe matizar que sin una regulación eficaz, los recursos energéticos e hídricos estarán comprometidos. Además, desde diferentes frentes, las personas también usan la tecnología para luchar contra el cambio climático y construir futuro.
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