Algoritmos verdes, el futuro sostenible de la inteligencia artificial
Recientemente la patronal DigitalES, Asociación Española para la Digitalización presentó, a través de una jornada informativa, su informe «Algoritmos verdes, 10 retos para el desarrollo de la inteligencia artificial sostenible» con el propósito de que sirva como referente para el desarrollo y la implantación de «algoritmos verdes».
Un «algoritmo verde» tendría como característica ser más eficiente a la hora de su construcción y diseño, por ejemplo a través del consumo de menos recursos para su fabricación. Por otro lado, también debería servir para ser más sostenible, ayudando a la reducción del consumo energético y mejor aprovechamiento de los recursos (procesadores que consuman menos energía, uso de sistemas en la nube en lugar de centros de datos…).
Con ello, se pretende contribuir a la mejora de la sostenibilidad medioambiental y a la reducción de las emisiones de carbono, permitiendo ser más respetuosos con el planeta.
El punto 7 de este informe recoge específicamente el establecimiento de sandboxes regulatorios, cuestión de la que España es pionera, ya que a partir de este otoño se establecerá esta «caja de arena» donde las empresas podrán empezar a probar el futuro Reglamento de Inteligencia Artificial, que actualmente está debatiéndose en Europa.
¿Por qué es esto necesario? Según la Ley de Moore, entre 1959 y 2012 se ha duplicado cada dos años la potencia de cálculo necesaria y la cantidad de datos para entrenar los sistemas de inteligencia artificial. El desarrollo exponencial de este tipo de tecnología implica una reflexión sobre la cantidad de recursos que se consumen para ello, ya que se podrían enfrentar situaciones de saturación y/o desabastecimiento.
Tal y como se recoge en el Marco DigComp 2.2, la protección medioambiental es una competencia digital clave para entender el proceso de transformación digital que vivimos, e implica principalmente ser consciente del impacto de las tecnologías digitales y su uso.
Un ejemplo concreto y referente al impacto de la inteligencia artificial sería «ser consciente de que ciertas actividades (por ejemplo, el entrenamiento de la IA y la producción de criptomonedas como Bitcoin) son procesos que requieren muchos recursos en términos de datos y potencia de cálculo. Por lo tanto, el consumo de energía puede ser elevado, lo que también puede tener un alto impacto medioambiental.»
