El VDE ve vías para que Alemania se convierta en campeón mundial de eficiencia energética en IA
Los modelos de lenguaje como ChatGPT ofrecen numerosas posibilidades, pero también requieren una gran potencia de cálculo y mucha energía. Según el VDE, Alemania podría convertirse en campeón mundial de eficiencia energética en IA mediante hardware más eficiente energéticamente y computación neuromórfica.
El entrenamiento de dos años del modelo de lenguaje GPT-3 – que posteriormente alcanzó una gran repercusión – consumió, según investigadores de la Universidad de California en Berkeley, nada menos que 2.187 megavatios-hora de energía en 2020. Esto equivale aproximadamente al consumo eléctrico anual de 380 hogares alemanes, como muestra este informe.
Dicho informe incluye seis enfoques para el desarrollo sostenible de la IA generativa:
- Ajuste óptimo del tamaño de los modelos de IA
- Sistemas energéticamente eficientes
- Aprovechamiento óptimo de los recursos
- Gestión inteligente de los datos
- Eficiencia energética mediante software
- Electricidad procedente de fuentes renovables
Un reciente documento de posición publicado por la Sociedad de Tecnología de la Información (ITG) dentro del Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik (VDE), asociación técnica de ingeniería eléctrica, electrónica y tecnologías de la información, apunta en una dirección similar. Además, propone medidas concretas para que Alemania logre un liderazgo mundial en eficiencia energética y sostenibilidad en los ámbitos de la IA y la IA generativa.
Maximizar de forma sostenible los beneficios de la IA
«En conjunto, los grandes modelos de lenguaje como GPT-4 ofrecen una amplia gama de posibilidades que actualmente siguen explotándose desde el punto de vista económico. Sin embargo, es fundamental afrontar los desafíos asociados», señala el documento de posición. Y solo así podrá maximizarse de forma sostenible el beneficio derivado de los actuales impulsores del campo de la Inteligencia Artificial, cita heise online dicho texto.
En el caso de la IA generativa – con asistentes como ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google o Claude de Anthropic – no solo resulta decisiva la creación de algoritmos y productos de software para aplicaciones innovadoras y revolucionarias. También son igual de importantes los avances en el ámbito del hardware energéticamente eficiente, en estrecha interacción con el software correspondiente.
«A nivel global se habla de construir más centrales nucleares para saciar el hambre energético», explica Damian Dudek, director ejecutivo de la ITG y coautor del documento. «Nosotros proponemos hacer más eficiente el procesamiento de datos y reducir su consumo energético, para que la IA pueda utilizarse de forma sostenible.»
Aprender de la naturaleza y superar la Ley de Moore
Si Alemania consigue posicionarse en la cima mundial como campeona de eficiencia energética en IA mediante estos enfoques, «podrían abrirse completamente nuevos potenciales de mercado en beneficio de la sociedad y preservarse así la soberanía tecnológica», cita heise sus palabras.
El problema radica en que, como ya se ha mencionado, el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje requiere «recursos computacionales enormes, que hoy en día se proporcionan mediante sistemas multi-core especializados», afirma el documento de la ITG. Se refiere específicamente a unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento en entornos de software especializados, «que permiten un procesamiento altamente paralelo con un elevado rendimiento y una gran anchura de banda de memoria».
El enfoque clásico – reducir el tamaño de las estructuras y colocar más transistores en menos superficie – choca cada vez más con los límites establecidos por la Ley de Moore. No obstante, según el documento de la ITG, existen varios nuevos enfoques capaces de superar las limitaciones del diseño clásico de chips.
Nuevas generaciones de chips para una mayor eficiencia energética en IA
Se consideran especialmente prometedores tanto la computación cuántica como las soluciones basadas en la computación neuromórfica. Esta última constituye un concepto inspirado directamente en la naturaleza, destinado a avanzar aún más en las dimensiones mínimas del procesamiento de datos y señales.
Alemania debería «mantenerse activa» en estos campos y asumir la dirección. Recientemente, la ITG también ha propuesto aprovechar la fotonica, sobre todo para reducir el consumo energético de los centros de datos. Como informó heise, una startup alemana llamada Q.ant presentó en noviembre de 2024 un chip fotónico para IA especialmente eficiente energéticamente. Tales enfoques de solución están totalmente alineados con los objetivos del VDE, que exige a la comunidad científica que aborde los retos asociados «en beneficio de la sociedad y con una visión estratégica orientada al desarrollo económico nacional y europeo, así como a nuestra soberanía tecnológica».
Fuente de imagen: Pexels / Google DeepMind
