(INFOBAE)-Todos los modelos que provienen de inteligencia artificial, específicamente los utilizados para aprendizaje profundo (Deep learning), siempre pueden requerir una gran cantidad de potencia de cómputo que solo se garantiza con la puesta en operación de enormes centros de datos con miles de servidores que deben estar funcionando las 24 horas del día.
para que este pueda mantener su funcionamiento el hardware no solo supone un enorme consumo de electricidad, sino que además requiere cantidades de agua para su refrigeración.
Cabe destacar que así como la inteligencia artificial irrumpió masivamente en la vida de millones de personas, su impacto ambiental también se está comenzando a notar.
La Universidad de California realizó un estudio para determinar qué cantidad de agua consume el Centro de Datos de Microsoft en Iowa, Estados Unidos; que mayoritariamente se utiliza para hacer funcionar GPT-4 de OpenAI.
El consumo de agua de este centro aumentó un 37% desde 2021, una disparada que se le atribuye mayoritariamente a la IA. En total, estos servidores requieren la dramática cifra de 6.436 millones de litros de agua al año para poder operar. Incluso el estudio sostiene que entre 5 y 50 preguntas a ChatGPT, dependiendo de su complejidad, pueden consumir hasta medio litro de agua.
Este gasto tiene en cuenta el consumo de las plantas energéticas que alimentan al centro de datos, además de la propia refrigeración de los centros. Aunque es importante aclarar que en Iowa solo utilizarán agua para refrigerar los meses de verano, por lo que el consumo de agua es aún mayor en otros lugares dedicados a esta tarea.
De hecho, es la misma investigación la que señala que el consumo de agua en todos los centros de datos de Google ha aumentado un 30% desde 2021. Unas cifras que no son bien recibidas cuando, en muchos países del mundo, la sequía es un enorme problema.
Por lo que para mitigar el impacto ambiental de la IA, se insta a adoptar prácticas de desarrollo y uso responsable de esta tecnología, incluida la eficiencia energética en los algoritmos y la infraestructura física en la que opera. También es importante fomentar la investigación en IA verde y tecnologías más sostenibles.
