En diciembre de 2023, delegados de casi 200 países se reunieron en Dubai para la conferencia de la ONU sobre cambio climático, COP28, para discutir la urgente necesidad de reducir las emisiones, como informa IEEE en este artículo. Según la herramienta de puntuación de sostenibilidad del sitio web Ecograder, y como Como se apresuran a señalar los autores, el sitio web de la COP28 produce 3,69 gramos de CO2 por carga de página. Esas visitas a la página web se suman. Si el sitio recibe 10.000 visitas mensuales durante un año, sus emisiones serían ligeramente superiores a las de un vuelo de ida desde San Francisco a Toronto. Aquí hay algo más (esta es la versión geek de las malas noticias): los vehículos eléctricos (EV) son Más sucio de construir pero finalmente más limpio de conducir. Alguien que posee un automóvil eléctrico costoso produce más carbono durante los primeros 30.000 a 60.000 kilómetros debido a la huella de carbono de la construcción. Recuerde, las centrales eléctricas que queman carbón todavía alimentan la mayoría de los cargadores de vehículos eléctricos. Entonces, eso es un fastidio. ¿Qué tan ecológico es el software? Aunque el software en sí no libera emisiones, se ejecuta en el hardware del centro de datos que sí lo hace. La tecnología de la información y las comunicaciones, que también utiliza software en los centros de datos, es responsable de aproximadamente entre el 2% y el 4% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero. El artículo también señala que para 2040, esa cifra podría llegar al 14%. Esto equivale aproximadamente a la misma cantidad de carbono que el transporte aéreo, terrestre y marítimo combinados. Aquí hay algunos pasos que podemos tomar: Primero, aunque somos buenos escribiendo software, nos cuesta crear software que utilice de manera óptima los recursos de hardware. Esto conduce a ineficiencias en el consumo de energía. En la era de la computación en la nube, consideramos los recursos de hardware como un enorme conjunto de bondades informáticas disponibles para su uso. No es necesario pensar en la eficiencia ni en la optimización. En segundo lugar, no ha habido responsabilidad por el consumo de energía. Los desarrolladores y los ingenieros de desarrollo no tienen acceso a métricas que demuestren el impacto del software mal diseñado en el consumo de energía del hardware. En la nube, esta falta de conocimiento suele ser peor. Los costos de ineficiencia del hardware están ocultos ya que no es necesario comprarlo físicamente: está disponible bajo demanda. Cloud finops puede cambiar esta situación, pero aún no lo ha hecho. Finalmente, no capacitamos a los desarrolladores para que escriban código eficiente. Una aplicación no optimizada frente a una altamente optimizada podría ser un 500% más eficiente en métricas de consumo de energía. He visto cómo esta situación se deteriora con el tiempo. Tuvimos que escribir código eficiente en el pasado porque el costo y la disponibilidad de los procesadores, el almacenamiento y la memoria eran prohibitivos y limitados. Hoy en día, esas cosas están disponibles y son económicas. La IA, hambrienta de energía, empeorará las cosas. La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los avances tecnológicos más importantes de nuestro tiempo. Ahora tenemos soluciones que antes se consideraban imposibles. Sin embargo, con todos los avances y avances, es necesario abordar una cuestión subyacente. Debemos tener en cuenta los requisitos de hardware y el consumo de energía de los sistemas de IA. Recuerde que las GPU requieren más energía que las CPU, y hay un nuevo auge de las puntocom y un aumento en la valoración de las empresas de GPU. La optimización de GPU en ese ámbito sigue siendo una ocurrencia tardía, ya que las GPU se venden como un mal necesario si se construyen sistemas de IA. A medida que las empresas trabajan para reducir la huella de carbono de sus modelos de IA, ha surgido una nueva conversación sobre las prácticas sostenibles de IA. ¿Dónde está el equilibrio entre promover la innovación y garantizar la responsabilidad ecológica? Muchas empresas y proveedores de tecnología hablan de boquilla sobre este tema, pero no veo que se esté realizando mucha optimización del hardware en torno a la IA. Sin embargo, la sostenibilidad vale la pena. Este es un buen momento para discutir el consumo de energía antes de que lo empeore con el uso de IA. Recuerde, no se trata sólo del medio ambiente; También hay implicaciones financieras. Todo lo que requiera más potencia es más caro. El cambio hacia prácticas de software sostenibles une los negocios y la sostenibilidad a la moda. Dudo que tuviéramos estas conversaciones si no existieran ventajas comerciales convincentes. Esta bien. La combinación de principios éticos y consideraciones económicas resalta la importancia de la sostenibilidad como catalizador clave. El desarrollo de sitios web y aplicaciones respetuosos con el medio ambiente requiere un cambio en la ética laboral de los desarrolladores. El desarrollo debe incluir la reevaluación de la necesidad de funciones, la eficiencia algorítmica y la optimización del código para reducir el consumo de energía. Necesitamos inculcar principios de sostenibilidad en el tejido del proceso de desarrollo de software. Esto significa que llevamos nuestro juego de eficiencia de software al siguiente nivel, con procesos de desarrollo y cadenas de herramientas mejorados. Los desarrolladores deben ser arquitectos de software que sea más eficiente y consuma menos energía. Adoptar algoritmos más ecológicos es un movimiento táctico que se alinea con la estrategia más amplia de reducir el consumo de energía. La investigación actual subraya que los algoritmos eficientes reducen el consumo de energía durante el desarrollo y la operación con impactos insignificantes en el rendimiento. Pasemos al espectro de la IA. Para garantizar la sostenibilidad de la IA, debemos adoptar un enfoque concienzudo en el entrenamiento de datos. “Son los datos, estúpido”, llega al aspecto que más energía consume de la IA. Optimizar el uso de datos y perfeccionar los procesos algorítmicos puede disminuir el gasto de energía; lo sabemos desde hace décadas. Esto subraya nuestra necesidad de capacitar a desarrolladores, ingenieros de inteligencia artificial y científicos de datos para construir sistemas de inteligencia artificial innovadores que generen la menor cantidad de carbono. Las organizaciones deben insistir en mejores prácticas de sostenibilidad. Por lo general, esto no tiene ningún impacto en el tiempo de entrega o el costo. Sí, la capacitación y las herramientas son gastos adicionales necesarios para impulsar un desarrollo de IA más eficiente. No puedes tener las dos cosas. La búsqueda de prácticas de software sostenibles requiere herramientas capaces de medir la huella de carbono de una solución de software a lo largo de su ciclo de vida. Estas métricas ofrecen información invaluable, guiando a los desarrolladores hacia prácticas que mitigan los impactos ambientales y al mismo tiempo garantizan el avance continuo de las tecnologías digitales. Existe una tendencia creciente hacia la ingeniería de software ecológica impulsada por iniciativas educativas y programas de certificación que enfatizan la sostenibilidad en la industria del software. Aunque somos muy buenos para identificar problemas e idear soluciones, no somos muy buenos para ejecutar esas soluciones. Ya veo un número creciente de puestos de director de sostenibilidad. Llámenme cínico, pero la experiencia me dice que el énfasis estará en los puntajes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) y las relaciones públicas en lugar del desempeño real. Debemos priorizar la creación de sistemas de software eficientes en lugar de centrarnos únicamente en paneles solares o cargadores de vehículos eléctricos en la oficina. Esperamos que pronto podamos lograr algo significativo con los esfuerzos de sostenibilidad. Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.

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