El Ciclo de Conferencias sobre Inteligencia Artificial, titulado «La electricidad del siglo XXI», organizado por la Real Academia Gallega de Ciencias (RAGC) en colaboración con la Diputación da Coruña, llega a su fin hoy, con la conferencia impartida por la investigadora del CITIC, Verónica Bolón, titular del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidade da Coruña.

En un mundo donde la sostenibilidad se convirtió en una prioridad global, la integración de la inteligencia artificial (IA) en la búsqueda de un futuro más verde y sostenible se presenta como una evolución fundamental. En esta charla, se explorará el poder transformador de la IA en el contexto de la sostenibilidad ambiental y cómo esta combinación puede cambiar de manera fundamental la forma en que abordamos los desafíos ecológicos.

El término «IA verde» engloba dos enfoques distintos, tal y como explica Verónica Bolón. Por una parte, se refiere a la aplicación de técnicas de IA para abordar problemas relacionados con el cambio climático, como la optimización del consumo energético. Por otro lado, hace referencia al desarrollo de algoritmos que “son más inclusivos y respetuosos con el medio ambiente, no solo al producir resultados nuevos sin aumentar el coste computacional, sino también al garantizar que cualquier investigador con un ordenador convencional tenga la oportunidad de realizar investigaciones de vanguardia sin necesidad de recurrir a costosos servidores en la nube”.

La investigación típica en inteligencia artificial, a veces denominada «IA roja», tiene como objetivo obtener resultados de última generación a costa de utilizar una gran potencia computacional, generalmente mediante una gran cantidad de datos de entrenamiento y numerosos experimentos. En su intervención, la investigadora del CITIC abordará por que el consumo de energía de algunos algoritmos de IA es motivo de preocupación legítima. Los modelos de IA más grandes y potentes, como las redes neuronales profundas, requieren una cantidad sustancial de energía para su entrenamiento y funcionamiento. Esto no solo lleva implicaciones de costes, sino que también puede contribuir al aumento de las emisiones de carbono y al agotamiento de los recursos energéticos finitos.

Además, se examinarán las estrategias clave y los avances en la búsqueda de la «IA verde». Esto incluye el desarrollo de algoritmos más eficientes en términos energéticos, la optimización de hardware especializado para tareas de IA y la adopción de fuentes de energía renovable para alimentar los centros de datos que ejecutan estos algoritmos.