Mila, BCG GAMMA, Haverford College y Comet.ml han desarrollado una innovadora herramienta de código abierto para ayudar a las empresas a rastrear sus emisiones de carbono provenientes de la IA.
Lima — Con el fin de demostrar su compromiso con el uso responsable de la tecnología, Mila, BCG GAMMA, Haverford College y Comet.ml han lanzado CodeCarbon, un paquete de software de código abierto con el que es posible calcular la huella de CO2 que generan los sistemas informáticos en función de su ubicación. La IA puede beneficiar a la sociedad de muchas maneras, pero la cantidad de energía necesaria para dar soporte a los extensos sistemas que la respaldan puede tener un coste muy alto para el medioambiente.
CodeCarbon es un paquete de software ligero perfectamente integrado en el código base de Python y desarrollado conjuntamente por Mila, líder mundial en investigación de IA con sede en Montreal; GAMMA, el equipo global de ciencia de datos e IA de BCG; Haverford College, con sede en Pensilvania; y Comet.ml, importante proveedor de soluciones MLOps (operaciones de aprendizaje automático). Este software es capaz de determinar la cantidad de dióxido de carbono (CO2) que producen los recursos informáticos utilizados para ejecutar código y permite que los desarrolladores optimicen su trabajo. También les recomienda cómo pueden reducir las emisiones seleccionando infraestructuras en la nube en regiones que utilicen fuentes de energía con menor huella de carbono.
“La IA es una tecnología muy valiosa, pero su uso incremental genera también un creciente impacto medioambiental. El software de código abierto CodeCarbon puede ser de gran ayuda para que las organizaciones puedan calcular, divulgar y reducir su huella de carbono”, indicó David Marin, Head de BCG GAMMA (Advanced Analytics & IA) en Spanish – Speaking South America.
Por qué las organizaciones necesitan esta herramienta
Entrenar un potente algoritmo de aprendizaje automático puede exigir que numerosas máquinas de computación estén funcionando durante días o semanas, y realizar los ajustes necesarios para mejorar el algoritmo buscando diferentes parámetros puede ser una tarea especialmente laboriosa. En el caso de arquitecturas de última generación como VGG, BERT y GPT-3, que cuentan con millones de parámetros y se entrenan en múltiples GPUs (unidades de procesamiento gráfico) durante varias semanas, esto puede significar una diferencia de cientos de kilos de CO₂ equivalente.
Ayudar a las organizaciones a cumplir sus objetivos de reducción de emisiones de carbono
El rastreador registra la cantidad de energía que utiliza la infraestructura subyacente de los principales proveedores de servicios en la nube y de centros de datos alojados en instalaciones privadas. Basándose en fuentes de datos públicas, calcula la cantidad de emisiones de CO2 producidas remitiéndose a la intensidad de carbono del mix de energía de la red eléctrica a la que está conectado el hardware. El rastreador registra el cálculo de CO₂ equivalente generado por cada experimento y almacena los datos sobre las emisiones de cada uno de los proyectos y de toda la organización. Esto ofrece a los desarrolladores una mayor visibilidad de la cantidad de emisiones que generan al entrenar sus modelos y la plasma en un sencillo cuadro de mando que muestra los equivalentes en magnitudes fácilmente comprensibles, como kilómetros recorridos en coche, horas dedicadas a ver la televisión o energía diaria consumida por un hogar medio de Estados Unidos.
Software de código abierto para la comunidad de desarrolladores
La capacidad de rastrear las emisiones de CO2 constituye un importante paso adelante en la capacidad de los desarrolladores para utilizar los recursos energéticos de manera inteligente y, por lo tanto, reducir el impacto de su trabajo en un medioambiente cada vez más frágil. Los desarrolladores esperan que CodeCarbon también ayude a aumentar la transparencia en su comunidad y les permita medir y luego informar sobre las emisiones generadas por experimentos informáticos. Jonathan Wilson, profesor adjunto de Estudios Ambientales en Haverford College, explica: "La huella de carbono generada por la tecnología informática depende de dónde se realicen los cálculos, de cuánta energía se consuma y de si se genera con combustibles fósiles o fuentes de energía de bajas emisiones. CodeCarbon mostrará dónde se debe ejecutar el código para minimizar la huella de carbono". Niko Laskaris, científico de datos de Comet.ml, añade: "Nuestra comunidad necesita innovar de manera más responsable y eso empieza por supervisar y optimizar los modelos. Con CodeCarbon, los científicos y los equipos de datos pueden seguir desarrollando modelos de alta calidad, pero con un nuevo parámetro: la huella de carbono que genera su trabajo".
El equipo que ha creado esta herramienta de código abierto también ha expresado su deseo de que los desarrolladores e investigadores la utilicen y contribuyan a ella mejorándola con nuevas capacidades.
Para concienciar sobre el impacto medioambiental de las tecnologías informáticas, recomiendan que los usuarios informen sobre el CO2 equivalente de sus experimentos en artículos de investigación, revistas y blogs de tecnología.
El deterioro climático causado por las emisiones de gases de efecto invernadero es evidente. Los desarrolladores de CodeCarbon esperan que una herramienta capaz de medir el impacto medioambiental de las tecnologías de IA ayude a reducir la huella de carbono que estas generan.
Puede encontrar más información sobre CodeCarbon aquí.
BCG GAMMA es el equipo global de BCG dedicado a inteligencia artificial y analítica avanzada. El equipo está formado por más de 900 científicos e ingenieros de datos que utilizan la IA y los análisis avanzados (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, optimización, simulación, lenguaje natural y análisis de imágenes, etc.) para desarrollar soluciones que transformen los resultados del negocio. BCG GAMMA apuesta por la creación de valor y la ventaja competitiva ahí donde convergen la ciencia de datos, la tecnología, las personas, los procesos de negocio y las formas de trabajar. Para obtener más información, visite nuestra página web.
Fundado por el profesor Yoshua Bengio de la Universidad de Montreal, Mila es un instituto de investigación en inteligencia artificial que reúne a más de 700 investigadores especializados en el campo del aprendizaje profundo. Con sede en Montreal, la misión de Mila es ser una plataforma mundial de avances científicos que inspire la innovación y el desarrollo de la IA en beneficio de todos. Se trata de una organización sin ánimo de lucro reconocida mundialmente por sus importantes contribuciones al campo del aprendizaje profundo, particularmente en las áreas de modelización del lenguaje, traducción automática, reconocimiento de objetos y modelos generativos. Para obtener más información, visite Mila.quebec.
Haverford College, fundada en 1833, es una prestigiosa universidad de artes liberales situada en las afueras de Filadelfia. Es conocida por su rigor académico, su código de honor y su hermoso campus rodeado de bosques. Para obtener más información, visite haverford.edu.
Comet es un proveedor líder de soluciones MLOps autoalojadas en la nube. Comet Enterprise, el producto estrella de la empresa, permite a los científicos y equipos de datos rastrear, comparar, explicar y optimizar sus experimentos y modelos. Respaldado por miles de usuarios y numerosas empresas de la lista Fortune 100, Comet proporciona información valiosa y datos clave para desarrollar modelos de IA mejores y más precisos, a la vez que aumenta la productividad, la colaboración y la visibilidad entre los equipos. Para obtener más información, visite www.comet.ml.