Un algoritmo verde es un enfoque de programación que busca minimizar el impacto ambiental de las aplicaciones informáticas y promover una solución sostenible en su uso.
Todas nuestras acciones generan un impacto ambiental, y los algoritmos no son una excepción. Es crucial considerar la sostenibilidad al diseñar algoritmos, especialmente en el caso de la inteligencia artificial, ya que su implementación sin consideraciones ecológicas puede tener consecuencias significativas para nuestro planeta. En este contexto, los algoritmos verdes surgen como una solución para mitigar estos efectos.
Los algoritmos verdes se distinguen de sus contrapartes «rojos» o «negros», asociados al color del CO2, al optimizar el uso eficiente de recursos como la memoria, el procesador, la batería y el ancho de banda. Esto resulta en una reducción significativa de la huella de carbono de dispositivos y redes de comunicación.
Entrenamiento sostenible del algoritmo
Para comprender los algoritmos verdes en inteligencia artificial, machine learning y similares, es necesario distinguir entre dos fases: el entrenamiento del algoritmo y su uso práctico.
El entrenamiento del algoritmo, donde se crea su código, puede tener un impacto considerable, equivalente a las emisiones de cinco automóviles a lo largo de su vida útil.
El uso del algoritmo, por otro lado, está vinculado a la extensión de su aplicación. Cuanto más se utiliza un sistema digital, mayor es su impacto ambiental. Actividades cotidianas, como enviar mensajes de texto, audio o imágenes, contribuyen a esta huella ambiental.
El impacto per cápita de un algoritmo: el caso de ChatGPT
ChatGPT, una herramienta ampliamente utilizada, se ha vuelto masiva en poco tiempo, alcanzando más de 100 millones de usuarios activos. Su entrenamiento, realizado mediante técnicas de machine learning, generó aproximadamente 502 toneladas de CO2 equivalentes, según algunas estimaciones.
Es esencial considerar tanto el impacto del entrenamiento como el del uso del algoritmo. Se estima que las emisiones diarias per cápita de ChatGPT varían entre 23 kg CO2eq y 3,8 toneladas de CO2eq.
Utilizar únicamente energía renovable podría reducir las emisiones asociadas en un 30 % al 40 %. Aunque las emisiones per cápita de ChatGPT son bajas, alrededor de 0,038 gramos de CO2 por persona y día, la paradoja de Jevons plantea desafíos adicionales al aumentar la eficiencia de los algoritmos, lo que puede conducir a un mayor consumo global.
Un plan para algoritmos verdes
A finales de 2022, el Gobierno aprobó el Plan Nacional de Algoritmos Verdes como parte del Plan de Recuperación financiado por los fondos europeos Next Generation EU. Este plan tiene como objetivo impulsar la transición ecológica desde el diseño de soluciones algorítmicas. Además, se busca que la inteligencia artificial contribuya a implementar planes de sostenibilidad y desarrolle nuevas soluciones climáticas.
El programa asociado busca diseñar sistemas que puedan rastrear sus propias emisiones, promover hackatones de datos abiertos para abordar desafíos ambientales y fomentar el desarrollo de algoritmos éticos.
