{"id":637955,"date":"2024-04-19T18:46:43","date_gmt":"2024-04-19T18:46:43","guid":{"rendered":""},"modified":"2024-04-19T18:57:03","modified_gmt":"2024-04-19T18:57:03","slug":"tecnologia-2024-04-19-la-inteligencia-artificial-tambien-contamina-y-mucho-te-contamos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quesignificamx.com\/energy21\/tecnologia-2024-04-19-la-inteligencia-artificial-tambien-contamina-y-mucho-te-contamos\/","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial tambi\u00e9n contamina y mucho; te contamos"},"content":{"rendered":"
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La Inteligencia Artificial (IA) representa un reto en materia de eficiencia energ\u00e9tica, pues se estima que puede consumir hasta 134 teravatios hora (Twh) anualmente, adem\u00e1s de que aquivale a emitir la misma contaminaci\u00f3n de un auto que da 31 vueltas alrededor del mundo, destaca un estudio de PureStorage.<\/strong> <\/o:p><\/p>\n

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\u201cGenerar una imagen mediante IA consume aproximadamente la misma cantidad de energ\u00eda que cargar un tel\u00e9fono m\u00f3vil.<\/strong> Un dato relevante si se tiene en cuenta que cada vez m\u00e1s organizaciones apuestan por la IA\u201d, detalla el an\u00e1lisis.<\/o:p><\/p>\n

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Entrenar modelos de IA requiere enormes cantidades de datos, y se necesitan centros de datos para almacenar todos estos datos;<\/strong> se estima que los servidores de IA (en un escenario promedio) podr\u00edan consumir entre 85 y 134 teravatios hora (Twh) de energ\u00eda anualmente. <\/o:p><\/p>\n

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\u201cEsto equivale a la cantidad total de energ\u00eda consumida en los Pa\u00edses Bajos en un a\u00f1o. El mensaje es claro: la IA consume mucha energ\u00eda y, por tanto, tendr\u00e1 un claro impacto en el medio ambiente<\/strong>\u201d, destaca.<\/o:p><\/p>\n

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Para crear un modelo de IA \u00fatil, se necesitan varias cosas. Estos incluyen datos de entrenamiento, una conexi\u00f3n a Internet estable, suficiente espacio de almacenamiento y GPU.<\/strong> <\/o:p><\/p>\n

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Cada componente consume energ\u00eda hasta cierto punto, pero la potencia inform\u00e1tica requerida por las GPU es la que consume m\u00e1s. Seg\u00fan investigadores de OpenAI, la cantidad de potencia inform\u00e1tica utilizada se ha duplicado cada 3.4 meses desde 2012.<\/strong> <\/o:p><\/p>\n

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Se trata de un aumento enorme que probablemente continuar\u00e1 en el futuro pr\u00f3ximo, dada la popularidad de varias aplicaciones de IA. Este aumento de la potencia inform\u00e1tica est\u00e1 teniendo un impacto cada vez mayor en el medio ambiente. <\/strong><\/o:p><\/p>\n

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\u201cEntrenar modelos populares de IA podr\u00eda provocar la emisi\u00f3n de 284 mil kilogramos de CO2, t<\/strong>anto como un autom\u00f3vil promedio que da 31 vueltas al mundo\u201d, indica.<\/o:p><\/p>\n

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Por lo tanto, las organizaciones que deseen crear un modelo de IA deben sopesar cuidadosamente el valor a\u00f1adido del modelo de IA frente a su impacto medioambiental. Adem\u00e1s de esto, la infraestructura subyacente y las propias GPU deben ser m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente, a\u00f1ade.<\/strong><\/p>\n

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