(Aeronoticias): La creciente demanda de energía de la IA supone un reto importante para los objetivos de sostenibilidad y descarbonización.
Los investigadores han descubierto un nuevo algoritmo de suma de números enteros que podría reducir la huella energética de la IA en un 95%.
El sector tecnológico está explorando varias soluciones, como fuentes de energía limpia y métodos informáticos más eficientes, para abordar el problema del consumo energético de la IA.
El uso de la Inteligencia Artificial está aumentando rápidamente a medida que el aprendizaje automático y los grandes modelos lingüísticos se convierten en un aspecto habitual de las aplicaciones cotidianas.
Al tiempo que aumentan las aplicaciones de la IA, también lo hacen sus huellas energéticas y las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas.
El entrenamiento de los modelos de IA requiere enormes cantidades de energía informática, hasta el punto de que la demanda de energía en los países desarrollados ha aumentado en 2024 tras años de crecimiento estancado.
Aunque la IA es muy prometedora para construir redes energéticas más eficientes, estables e inteligentes, también supone una gran amenaza para nuestros objetivos de seguridad energética y descarbonización.
A medida que el tamaño y el alcance del sector se disparan, la potencia de cálculo necesaria para sostener el crecimiento de la IA se duplica aproximadamente cada 100 días.
Actualmente, ChatGPT requiere alrededor de 564 MWh cada día, lo que sería energía suficiente para abastecer a 18.000 hogares en Estados Unidos. Con esta escala y velocidad de crecimiento, no está claro de dónde sacarán países como Estados Unidos la energía suficiente para satisfacer las demandas en rápido crecimiento del sector tecnológico, y mucho menos hacerlo de forma respetuosa con el clima.
Por ello, el sector tecnológico se esfuerza por descubrir nuevas fuentes de energía limpia. Sam Altman, de OpenAI, la empresa que está detrás de ChatGPT, ha sido un firme defensor del aumento de la inversión en la producción de energía de fisión nuclear, así como de la investigación y el desarrollo de la fusión nuclear para alimentar las necesidades energéticas de la IA.
«Los sistemas de IA del futuro necesitarán enormes cantidades de energía, y la fisión y la fusión pueden ayudar a suministrarla», decía Altman en el Wall Street Journal el año pasado. Bill Gates también ha prometido invertir miles de millones en energía nuclear para ayudar a limpiar el sector tecnológico y mantenerlo limpio a medida que proliferan los centros de datos.
Además de la atención prestada al aumento de la producción de energía limpia, muchos investigadores y científicos están experimentando con formas de hacer que la IA sea más eficiente desde el punto de vista energético. Éstas giran en gran medida en torno a diferentes formas de computación que requieren menos energía por cálculo.
Una de estas soluciones es la posible aplicación de la computación cuántica a la IA, que permitiría a los grandes modelos lingüísticos realizar cálculos muy complejos más rápidamente y con muchos menos recursos. En algunos casos, los ordenadores cuánticos podrían ser 100 veces más eficientes energéticamente que los superordenadores actuales.
Pero hay otra posible intervención computacional que sería mucho más sencilla y realista de implantar a corto plazo, ya que la computación cuántica es aún más teórica que aplicable en dominios críticos.
Un equipo de ingenieros de BitEnergy AI, una empresa de tecnología de inferencia de IA, ha descubierto que un novedoso algoritmo de suma de números enteros podría reducir el consumo energético de la IA en un 95%. Sus hallazgos se han publicado este mes en un artículo científico a través de la Universidad de Cornell.
La nueva técnica es simple, en lugar de utilizar la compleja multiplicación en coma flotante (FPM), el método utiliza la suma de enteros, informó recientemente Tech Xplore.
Las aplicaciones utilizan FPM para manejar números extremadamente grandes o pequeños, lo que permite realizar cálculos con ellos con extrema precisión. También es la parte del cálculo numérico de la IA que más energía consume.
Este nuevo avance tecnológico no puede implantarse lo bastante pronto. Se espera que la IA represente el 3,5% del consumo mundial de electricidad en 2030. Junto con los vehículos eléctricos, la IA está en camino de añadir 290 teravatios hora de demanda de electricidad a la red energética de Estados Unidos durante el mismo periodo para alcanzar el mismo nivel de consumo de energía que todo el país de Turquía, la 18ª economía del mundo, según las proyecciones de Rystad Energy.
«Jason Shaw, presidente de la Comisión de Servicios Públicos de Georgia, organismo regulador de la electricidad en Estados Unidos, declaró al Washington Post a principios de este año: «Cuando miras las cifras, es asombroso.
«Te hace rascarte la cabeza y preguntarte cómo hemos llegado a esta situación. ¿Cómo es posible que las previsiones fueran tan erróneas? Esto ha creado un desafío como nunca antes habíamos visto».
Afortunadamente, parece que los investigadores están superando este reto, y la forma en que ejecutamos grandes modelos lingüísticos pronto podría ser mucho más eficiente desde el punto de vista energético sin comprometer el rendimiento.
Fuente: worldenergytrade.com
