Inicio Quienes somos Revista online Newsletter Videos Webinars
vimeo twitter Facebook linkedin

SOSTENIBILIDAD

“La IA está aumentando nuestros deshechos electrónicos en toneladas”

04/11/2024

CATEGORíA: General


Entrevista exclusiva a Peng Wang, profesor de Ingeniería de Circularidad de Materiales del Instituto de Medio Ambiente Urbano de la Academia China de Ciencias con motivo de su estudio “Los desafíos de los desechos electrónicos de la inteligencia artificial generativa”


¿Es la IA una tecnología sostenible?

 Bueno, la IA, por un lado, puede contribuir a hacer frente a diversas crisis de sostenibilidad global, como el cambio climático, la contaminación del aire, la crisis del agua, etc. Pero, por otro lado, la IA requiere en gran medida de diversos hardware que consumen mucha energía y generan diversos impactos ambientales. Por lo tanto, es fundamental conocer cómo permitir que la IA mejore sus aspectos y al mismo tiempo minimice los impactos negativos.

Mientras tanto, la IA, como tecnología emergente con gran potencial de prefoliación, necesita monitorear y gestionar bien sus impactos negativos. Por eso debemos ser muy cuidadosos y cautelosos e instar a tomar medidas antes de que sea demasiado tarde.

 

¿Cuál es la base principal de su estudio?

No se puede gestionar lo que no se puede medir. Tres puntos de partida principales:

Primero: como se mencioné anteriormente, la IA está creciendo rápidamente en nuestra vida diaria y sus impactos negativos deben controlarse y gestionarse cuidadosamente. Y ahora estamos en una etapa muy temprana para comprobar sus impactos negativos, lo que puede ahorrarnos esfuerzos para implementar las estrategias correspondientes.

Segundo: algunos estudios previos han verificado algunos de los impactos clave relacionados con la IA, como el uso de energía, las emisiones de GEI e incluso la demanda de agua. Sin embargo, los desafíos de la IA en materia de desechos electrónicos han recibido una atención muy limitada, lo que puede ser muy necesario ya que la IA requiere altos recursos computacionales de diversos hardware. En particular, el peso de la última plataforma Blackwell de Nvidia (diseñada para tareas intensivas de inferencia LLM, capacitación y procesamiento de datos) es de alrededor de 1,36 toneladas (~3000 libras, más pesada que un automóvil Ferrari), lo que posiciona a GAI como un sector sustancial con uso intensivo de materiales.

En tercer lugar, los impactos rigurosos y el conocimiento limitado de los desechos electrónicos del sector de la IA. Los desechos electrónicos pueden ser tóxicos, no son biodegradables y se acumulan en el medio ambiente, el suelo, el aire, el agua y los seres vivos. En este sentido, pretendemos realizar este trabajo para evitar tales impactos y enriquecer nuestra comprensión.

 

¿Cómo de importante es la gestión de los residuos que generan las nuevas tecnologías?

Según nuestro modelo, estos desechos electrónicos podrían aumentar, alcanzando potencialmente una acumulación total de 1,2 a 5,0 millones de toneladas durante 2020-2030, en diferentes escenarios de desarrollo futuro de GAI. La implementación de estrategias de economía circular a lo largo de la cadena de valor de GAI (C1-C5 en la figura siguiente, Figura 1) podría reducir la generación de desechos electrónicos en un 86% como máximo.

 

 

¿Son la sociedad y los gobiernos conscientes de los residuos de la IA?

No precisamente. En este estudio, también hemos realizado una verificación exhaustiva de la información relacionada con las acciones/planes/promesas de economía circular de las empresas de inteligencia artificial y los operadores de centros de datos. Desafortunadamente, sólo unas pocas empresas han anunciado tales planes de manera muy vaga, como se enumera en la siguiente tabla (Figura 2). A nivel de políticas, no hemos encontrado ninguna política ni regulación relacionada.

 

 

¿Estamos a tiempo de frenarlo? ¿Como?

Sí, ahora estamos en el punto de partida para detener esa tendencia. Sin embargo, debemos actuar temprana y rápidamente, mediante la participación de las partes interesadas a lo largo de las cadenas de valor de GAI.

 

Estudio completo publicado en la revista científica Nature computational science

 




Volver al listado Volver al listado





vimeo twitter facebook linkedin


Financiado por la Unión Europea Next GenerationEU Plan de Recuperación, Transformación y Resilencia