{"id":16419,"date":"2019-06-14T08:28:51","date_gmt":"2019-06-14T14:28:51","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16419"},"modified":"2019-06-14T08:28:51","modified_gmt":"2019-06-14T14:28:51","slug":"entrenar-una-sola-ia-emite-tanto-co2-como-cinco-coches-en-su-vida-util","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/entrenar-una-sola-ia-emite-tanto-co2-como-cinco-coches-en-su-vida-util\/","title":{"rendered":"Entrenar una sola IA emite tanto CO2 como cinco coches en su vida \u00fatil"},"content":{"rendered":"

La industria de la inteligencia artificial (IA) se suele comparar con la del petr\u00f3leo: al igual que el combustible f\u00f3sil, cuando los datos se extraen y refinan se convierten en un producto muy lucrativo. Ahora parece que la met\u00e1fora puede extenderse a\u00fan m\u00e1s.\u00a0<\/span>Al igual que el petr\u00f3leo, el aprendizaje profundo tiene un enorme impacto ambiental.<\/strong><\/p>\n

Un\u00a0<\/span>nuevo estudio\u00a0<\/span>de la Universidad de Massachusetts en Amherst (EE. UU.) ha evaluado el ciclo de vida para entrenar a varios modelos grandes y comunes de IA. El equipo ha descubierto que\u00a0<\/span>el proceso puede llegar a emitir casi 284.000 kilogramos de di\u00f3xido de carbono equivalente<\/strong>\u00a0<\/span>(CO2<\/sub>e). Este nivel de emisiones es casi cinco veces mayor que las que hace un coche estadounidense medio durante toda su vida \u00fatil (incluida la propia fabricaci\u00f3n del veh\u00edculo).Algunos investigadores de IA ya llevaban tiempo sospechando que su tecnolog\u00eda no era demasiado respetuosa con el medio ambiente. El inform\u00e1tico de la Universidad de A Coru\u00f1a (Espa\u00f1a) Carlos G\u00f3mez-Rodr\u00edguez, que no particip\u00f3 en esta investigaci\u00f3n, confirma: \u00a0“Aunque probablemente muchos de nosotros hemos pensado en esto a un nivel abstracto y vago, las cifras realmente muestran la magnitud del problema.\u00a0<\/span>Ni yo ni ning\u00fan otro investigador con el que he hablado sobre esto pens\u00e1bamos que el impacto ambiental fuera tan importante<\/strong>“.<\/p>\n

La huella de carbono del PLN<\/strong><\/h5>\n

\"\"<\/strong><\/p>\n

El estudio se ha centrado en el proceso de entrenar un modelo para\u00a0<\/span>el procesamiento del lenguaje natural\u00a0<\/span>(PLN),\u00a0<\/span>el subcampo de IA especializado en ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas a manejar el lenguaje humano<\/strong>. En los \u00faltimos dos a\u00f1os, la comunidad de PLN ha logrado varios hitos extraordinarios de rendimiento en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, la finalizaci\u00f3n de frases y otras tareas est\u00e1ndar de evaluaci\u00f3n comparativa.\u00a0<\/span>El infame modelo GPT-2 de OpenAI, por ejemplo, destac\u00f3 por escribir art\u00edculos convincentes sobre noticias falsas.<\/p>\n

Pero para lograr tales haza\u00f1as han hecho falta modelos cada vez mayores entrenados con inmensos conjuntos de datos de frases extra\u00eddas de internet. Se trata de\u00a0<\/span>un enfoque computacionalmente costoso y que consume mucha energ\u00eda.<\/strong><\/p>\n

Los investigadores analizaron los cuatro modelos de PLN con mayores avances en el rendimiento: Transformer, ELMo,\u00a0<\/span>BERT<\/a>\u00a0<\/span>y GPT-2. Entrenaron a cada uno en una sola unidad de procesamiento gr\u00e1fico (GPU, por sus siglas en ingl\u00e9s) durante un d\u00eda para medir su consumo de energ\u00eda. Luego, utilizaron la cantidad de horas de entrenamiento registradas en los documentos originales del modelo para calcular la energ\u00eda total consumida durante todo el proceso de entrenamiento. Ese n\u00famero se convirti\u00f3 en libras de di\u00f3xido de carbono equivalente basadas en el promedio de la combinaci\u00f3n de energ\u00eda en EE. UU., que coincide mucho con la combinaci\u00f3n de energ\u00eda utilizada por Amazon Web Services, el mayor proveedor de servicios en la nube.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Fuente: Strubell et al.<\/em><\/p>\n

Los investigadores descubrieron que los costes computacionales y ambientales del entrenamiento aumentaron proporcionalmente con el tama\u00f1o del modelo. Y cuando incorporaron los pasos de ajuste para aumentar la precisi\u00f3n final del modelo, las cifras saltaron por los aires.<\/strong>\u00a0<\/span>Los resultados sugieren que un proceso de ajuste conocido como b\u00fasqueda de arquitectura neuronal (que intenta optimizar un modelo mediante el ajuste gradual del dise\u00f1o de una red neuronal a trav\u00e9s de pruebas y errores exhaustivos) tiene unos costes extraordinariamente altos para el poco beneficio de rendimiento que aporta. Adem\u00e1s, el modelo m\u00e1s costoso, BERT, deja una huella de carbono de aproximadamente 1.400 libras (635 kg) de di\u00f3xido de carbono equivalente, una cifra similar a la emitida en un vuelo de ida y vuelta de una persona de extremo a extremo de EE. UU.<\/p>\n

Los investigadores se\u00f1alan que\u00a0<\/span>estos n\u00fameros solo deben considerarse como una base<\/strong>. “Entrenar a un solo modelo es la m\u00ednima cantidad de trabajo que se puede hacer”, explica la candidata a doctorado del centro y la autora principal del art\u00edculo, Emma Strubell. En la pr\u00e1ctica, es mucho m\u00e1s probable que los investigadores de IA creen un nuevo modelo desde cero o adapten un modelo existente a un nuevo conjunto de datos, ya que cualquiera de ellos puede requerir muchas m\u00e1s rondas de entrenamiento y ajuste.<\/p>\n

Para tener una mejor idea de c\u00f3mo se ver\u00eda el desarrollo completo en t\u00e9rminos de huella de carbono, Strubell y sus colegas utilizaron un modelo producido en un\u00a0<\/span>trabajo anterior\u00a0<\/span>como estudio de caso. Descubrieron que el proceso de construir y probar un modelo final requiere el entrenamiento de 4.789 modelos durante un per\u00edodo de seis meses. Cuando esto se convierte en CO2<\/sub>e,\u00a0<\/span>las emisiones ascienden a m\u00e1s de 78.000 libras (m\u00e1s de 35.380 kg)<\/strong>. Lamentablemente, este ejemplo puede que sea el que mejor representa el trabajo de los investigadores de PLN.<\/p>\n

La importancia de esas cifras es colosal, especialmente si se tienen en cuenta las tendencias actuales en la investigaci\u00f3n de la IA. “En general, gran parte de las investigaciones m\u00e1s recientes en IA descuidan la eficiencia. Y dado que las redes neuronales muy grandes resultan \u00fatiles para una gran variedad de tareas, las empresas e instituciones que tienen un gran acceso a recursos computacionales se aprovechan de eso para obtener una ventaja competitiva.\u00a0<\/span>Las investigaciones de este tipo son necesarias para que la gente sea consciente<\/strong>\u00a0<\/span>de los recursos que se est\u00e1n gastando […] y provocar\u00e1 un debate”, detalla G\u00f3mez-Rodr\u00edguez.<\/p>\n

Por su parte, el investigador postdoctoral en la Universidad de Stanford (EE. UU.) Siva Reddy, que no particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n, afirma: “Probablemente\u00a0<\/span>muchos de nosotros no comprend\u00edamos la magnitud del problema hasta que vimos estas comparaciones<\/strong>“.<\/p>\n

La privatizaci\u00f3n de la IA<\/strong><\/h5>\n

Los resultados tambi\u00e9n resaltan otro creciente problema de la IA: la gran intensidad de recursos necesarios para producir este tipo de resultados\u00a0<\/span>dificulta cada vez m\u00e1s el trabajo al mundo acad\u00e9mico<\/strong>, lo que limita su capacidad de contribuir a los avances de la inteligencia artificial.<\/p>\n

Strubell cuenta: “La tendencia de entrenar grandes modelos con toneladas de datos no es factible para los investigadores universitarios, especialmente para estudiantes de postgrado, porque\u00a0<\/span>no tenemos los recursos computacionales necesarios<\/strong>. As\u00ed que hay un problema de igualdad de acceso entre los investigadores en el mundo acad\u00e9mico frente a los investigadores en la industria”.<\/p>\n

Strubell y sus coautores esperan que sus colegas presten atenci\u00f3n a sus hallazgos y ayuden a\u00a0<\/span>nivelar el campo de juego invirtiendo en el desarrollo de hardware y algoritmos m\u00e1s eficientes<\/strong>. \u00a0Reddy est\u00e1 de acuerdo, y concluye: “Los cerebros humanos pueden hacer cosas incre\u00edbles con muy poca energ\u00eda. La cuesti\u00f3n m\u00e1s importante es c\u00f3mo podemos crear ese tipo de m\u00e1quinas”.<\/p>\n

Fuente: Tecnology Review<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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