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La enorme cantidad de agua que usa la IA para generar imágenes
El problema del alto consumo de agua por parte de la IA se agrava cuando los centros de datos están ubicados en regiones con escasez hídrica
Si bien la inteligencia artificial ofrece beneficios enormes en múltiples sectores, su impacto ambiental, especialmente en lo que respecta al consumo de agua, es una preocupación creciente. CANVA
La inteligencia artificial ha revolucionado múltiples sectores, desde la salud hasta el entretenimiento. Sin embargo, el impacto ambiental de estas tecnologías es un tema que ha pasado desapercibido en muchos debates. Uno de los aspectos menos conocidos es el alto consumo de agua asociado con los procesos de entrenamiento y generación de imágenes por IA.
¿Por qué la IA consume tanta agua?
El uso de modelos de inteligencia artificial, especialmente los de aprendizaje profundo, requiere grandes cantidades de recursos computacionales. Estos modelos son entrenados en centros de datos que operan a plena capacidad durante semanas o meses, generando un calor excesivo. Para evitar el sobrecalentamiento, estos centros de datos utilizan sistemas de refrigeración que, en su mayoría, dependen del agua para mantener una temperatura estable en los servidores.
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Cada vez que una IA genera una imagen, se activan miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU), lo que incrementa el consumo energético y, por ende, la necesidad de enfriamiento. Dependiendo del tamaño del modelo y la eficiencia del centro de datos, el agua utilizada para este propósito puede ser considerable.
Datos impactantes sobre el consumo de agua
Estudios recientes estiman que entrenar un solo modelo de IA avanzado puede requerir cientos de miles de litros de agua. Por ejemplo, un modelo de lenguaje de gran escala como GPT-4, desarrollado por OpenAI, puede consumir más de 700 mil litros de agua durante su fase de entrenamiento. Si nos enfocamos en la generación de imágenes, herramientas como DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion también tienen un consumo significativo debido a la enorme potencia de cálculo necesaria para sintetizar imágenes complejas.
El problema de la disponibilidad de agua
El problema del alto consumo de agua por parte de la IA se agrava cuando los centros de datos están ubicados en regiones con escasez hídrica. En algunas áreas, como el suroeste de Estados Unidos o partes de Europa, la creciente demanda de recursos hídricos para la IA podría entrar en conflicto con las necesidades humanas y agrícolas.
¿Cómo mitigar este impacto?
Empresas tecnológicas y expertos en sostenibilidad están explorando soluciones para reducir el consumo de agua en la IA, tales como:
- Uso de fuentes de agua reciclada o de mar desalinizada: Esto podría disminuir la presión sobre los recursos hídricos locales.
- Mejor eficiencia en los sistemas de enfriamiento: La adopción de tecnologías de refrigeración líquida más avanzadas y el uso de energías renovables para disminuir el consumo de energía térmica.
- Ubicación estratégica de centros de datos: Construir infraestructuras en zonas con mayor disponibilidad de agua o con climas fríos que reduzcan la necesidad de enfriamiento.
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Si bien la inteligencia artificial ofrece beneficios enormes en múltiples sectores, su impacto ambiental, especialmente en lo que respecta al consumo de agua, es una preocupación creciente. Para garantizar un desarrollo tecnológico sostenible, es crucial que las empresas y los gobiernos implementen estrategias que minimicen el desperdicio de agua y reduzcan la huella ecológica de estas tecnologías emergentes.
BB
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