{"id":17358,"date":"2019-07-29T09:32:23","date_gmt":"2019-07-29T15:32:23","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17358"},"modified":"2019-07-29T09:32:52","modified_gmt":"2019-07-29T15:32:52","slug":"es-la-ia-la-proxima-gran-amenaza-del-cambio-climatico-no-tenemos-ni-idea","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/es-la-ia-la-proxima-gran-amenaza-del-cambio-climatico-no-tenemos-ni-idea\/","title":{"rendered":"\u00bfEs la IA la pr\u00f3xima gran amenaza del cambio clim\u00e1tico? No tenemos ni idea"},"content":{"rendered":"

En una conferencia reciente en San Francisco, Gary Dickerson subi\u00f3 al escenario e hizo una predicci\u00f3n audaz.\u00a0El director ejecutivo de Applied Materials, que es un gran proveedor para la industria de semiconductores, advirti\u00f3 que, en ausencia de una innovaci\u00f3n significativa en materiales, fabricaci\u00f3n y dise\u00f1o de chips, las cargas de trabajo de inteligencia artificial de los centros de datos podr\u00edan representar una d\u00e9cima parte del consumo mundial de electricidad para 2025 .<\/span><\/span><\/p>\n

Hoy en d\u00eda, los millones de centros de datos en todo el mundo absorben un poco menos del 2%, y esa estad\u00edstica abarca todo tipo de cargas de trabajo manejadas en sus vastas matrices de servidores.\u00a0Applied Materials estima que los servidores que ejecutan IA actualmente representan solo el 0.1% del consumo mundial de electricidad.<\/span><\/span><\/p>\n

Otros ejecutivos de tecnolog\u00eda tambi\u00e9n est\u00e1n haciendo sonar una alarma.\u00a0Anders Andrae, de Huawei, cree que los centros de datos podr\u00edan terminar consumiendo una d\u00e9cima parte de la electricidad del mundo para 2025,\u00a0<\/span>aunque su estimaci\u00f3n cubre todos sus usos, no solo la inteligencia artificial<\/span>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n

Jonathan Koomey, asesor especial del cient\u00edfico principal del\u00a0<\/span>Instituto Rocky Mountain<\/span>\u00a0, es m\u00e1s optimista.\u00a0\u00c9l espera que el consumo de energ\u00eda del centro de datos se mantenga relativamente estable en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, a pesar de un aumento en la actividad relacionada con la IA.<\/span><\/span><\/p>\n

Estas predicciones ampliamente divergentes resaltan la incertidumbre sobre el impacto de la IA en el futuro de la inform\u00e1tica a gran escala y las implicaciones finales para la demanda de energ\u00eda.<\/span><\/span><\/p>\n

\n
Im\u00e1genes m\u00e1s grandes<\/span><\/h5>\n<\/div>\n

La IA ciertamente tiene hambre de poder.\u00a0Entrenar y ejecutar cosas como los modelos de aprendizaje profundo implica procesar grandes cantidades de datos, lo que grava la memoria y los procesadores.\u00a0Un estudio realizado por el grupo de investigaci\u00f3n OpenAI dice que la cantidad de potencia inform\u00e1tica\u00a0<\/span>necesaria para conducir grandes modelos de IA<\/span>\u00a0ya se duplica cada tres meses y medio.<\/span><\/span><\/p>\n

El pron\u00f3stico de Applied Materials es, por su propia admisi\u00f3n, el peor de los casos dise\u00f1ado para resaltar lo que podr\u00eda suceder en ausencia de nuevas ideas en hardware y software.\u00a0Sundeep Bajikar, jefe de estrategia corporativa e inteligencia de mercado de la compa\u00f1\u00eda, dice que asume que habr\u00e1 un cambio en el tiempo en la combinaci\u00f3n de informaci\u00f3n que se usa para entrenar modelos de IA, con videos y otras im\u00e1genes que representan un porcentaje creciente del total en relaci\u00f3n con Informaci\u00f3n de texto y audio.\u00a0Los datos visuales son m\u00e1s computacionalmente intensivos y, por lo tanto, requieren m\u00e1s energ\u00eda.<\/span><\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n habr\u00e1 m\u00e1s informaci\u00f3n para que los modelos crujen gracias al aumento de cosas como veh\u00edculos aut\u00f3nomos y sensores integrados en otros dispositivos inteligentes.\u00a0Y la extensi\u00f3n de la conectividad inal\u00e1mbrica 5G s\u00faper r\u00e1pida har\u00e1 que sea a\u00fan m\u00e1s f\u00e1cil transportar datos hacia y desde los centros de datos.<\/span><\/span><\/p>\n

Bajikar dice que estas y otras tendencias subrayan la necesidad urgente de lo que su compa\u00f1\u00eda llama “un nuevo libro de jugadas” en materiales y fabricaci\u00f3n para la era de la IA.\u00a0Algunos investigadores creen que la sed de energ\u00eda de la IA podr\u00eda incluso convertirse en un gran dolor de cabeza para el medio ambiente: un equipo de la Universidad de Massachusetts, Amherst, public\u00f3 recientemente un estudio que muestra que\u00a0<\/span>entrenar varios modelos de IA populares y grandes<\/span>\u00a0\u00a0produce casi cinco veces las emisiones de vida media del estadounidense promedio coche.<\/span><\/span><\/p>\n

\n
Apuesta por lo b\u00e1sico<\/span><\/h5>\n<\/div>\n

Pero los pron\u00f3sticos pesimistas ignoran varios desarrollos importantes que podr\u00edan limitar la toma de poder de AI.\u00a0Uno de ellos es el aumento de los centros de datos “hiperescala” promovidos por compa\u00f1\u00edas como Facebook y Amazon.<\/span><\/span><\/p>\n

Estos usan grandes matrices de servidores b\u00e1sicos dise\u00f1ados para tareas espec\u00edficas.\u00a0Las m\u00e1quinas son m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente que los servidores en centros convencionales que tienen que hacer malabares con una gama m\u00e1s amplia de funciones.\u00a0Un cambio continuo hacia la hiperescala, junto con los avances en refrigeraci\u00f3n y otras tecnolog\u00edas, es una gran raz\u00f3n por la cual el consumo de energ\u00eda de los nuevos centros de datos ha sido b\u00e1sicamente cancelado por las mejoras de eficiencia en los \u00faltimos a\u00f1os.<\/span><\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n ayudar\u00e1n los nuevos tipos de microchips.\u00a0El pron\u00f3stico de Materiales Aplicados supone que las cargas de trabajo de IA continuar\u00e1n ejecut\u00e1ndose en el hardware existente cuya eficiencia mejora gradualmente en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.\u00a0Pero una gran cantidad de nuevas empresas, as\u00ed como grandes empresas como Intel y AMD, est\u00e1n desarrollando semiconductores que aprovechan\u00a0<\/span>tecnolog\u00edas como la fot\u00f3nica<\/span>\u00a0\u00a0para alimentar redes neuronales y otras herramientas de inteligencia artificial que utilizan mucha menos energ\u00eda.<\/span><\/span><\/p>\n

Koomey dice que las proyecciones alarmistas tambi\u00e9n ignoran el hecho de que para algunos tipos de tareas de IA, como el reconocimiento de patrones, son suficientes los resultados aproximados de los modelos.\u00a0Eso significa que no es necesario gastar energ\u00eda calculando resultados a cientos de decimales.<\/span><\/span><\/p>\n

Ir\u00f3nicamente, el mayor control sobre el consumo de energ\u00eda de la IA podr\u00eda ser la propia IA.\u00a0Google ya est\u00e1 utilizando tecnolog\u00eda desarrollada por DeepMind, una compa\u00f1\u00eda que adquiri\u00f3 en 2014, para enfriar sus centros de datos de manera m\u00e1s eficiente.\u00a0<\/span>La IA ya hab\u00eda ayudado a la empresa a reducir su factura de enfriamiento en un 40%<\/span>\u00a0al hacer recomendaciones a los operadores humanos;\u00a0ahora est\u00e1 ejecutando efectivamente sistemas de enfriamiento en los centros por s\u00ed mismo.<\/span><\/span><\/p>\n

La IA tambi\u00e9n se utilizar\u00e1 para optimizar otros aspectos de las operaciones de los centros de datos.\u00a0Y, como el triunfo de enfriamiento de Google, esto beneficiar\u00e1 a todo tipo de cargas de trabajo.\u00a0Eso no significa que los centros de datos no terminen consumiendo significativamente m\u00e1s energ\u00eda debido a la creciente demanda de la magia de AI, pero es otra raz\u00f3n por la que hacer pron\u00f3sticos aqu\u00ed es tan dif\u00edcil.<\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Martin Giles, M. G. (2019, 29 julio). Is AI the next big climate-change threat? We haven\u2019t a clue. Recuperado 29 julio, 2019, de https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/614005\/ai-computing-cloud-computing-microchips\/<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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