CodeCarbon, una herramienta que rastrea cuánto contamina un algoritmo
Cada línea de código que se escribe para programar un algoritmo se traduce en contaminación.¿Cuánta exactamente? Esa es la pregunta que propone responder este sistema
Si cada adulto británico enviara un correo electrónico de agradecimiento menos al día, dejarían de emitirse 16 toneladas de CO2 anualmente, lo mismo que ir y volver en avión de Madrid a Nueva York unas 22 veces seguidas. Esta estimación de la Universidad de Lancaster muestra cómo la actividad de los usuarios en Internet repercute en el medioambiente. Al igual que un correo electrónico, cada línea de código que se escribe para programar un sistema de inteligencia artificial se traduce en contaminación. ¿Cuánta exactamente? Esa es la pregunta que se ha propuesto responder el Instituto de Intelig...
Si cada adulto británico enviara un correo electrónico de agradecimiento menos al día, dejarían de emitirse 16 toneladas de CO2 anualmente, lo mismo que ir y volver en avión de Madrid a Nueva York unas 22 veces seguidas. Esta estimación de la Universidad de Lancaster muestra cómo la actividad de los usuarios en Internet repercute en el medioambiente. Al igual que un correo electrónico, cada línea de código que se escribe para programar un sistema de inteligencia artificial se traduce en contaminación. ¿Cuánta exactamente? Esa es la pregunta que se ha propuesto responder el Instituto de Inteligencia Artificial (Mila) de Quebec (Canadá) junto a un equipo de ciencia de datos del BCG y la Universidad de Pensilvania. En conjunto, han desarrollado CodeCarbon, una herramienta de código abierto capaz de cuantificar cuánto dióxido de carbono genera la programación de algoritmos.
La inteligencia artificial ya ha demostrado ser útil para atajar varios problemas medioambientales, como combatir la deforestación o ayudar en la agricultura. Pero el crecimiento exponencial que ha tenido en los últimos años hace que cada vez se necesite más energía para soportar la computación masiva que hay detrás. El entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático puede requerir la ejecución de varias máquinas durante días o semanas. Así que los beneficios de estos sistemas vienen de la mano de un gran coste medioambiental en forma de emisiones de CO2. “Hasta ahora, no había una forma estándar de rastrear el gasto de carbono”, explica Yoshua Bengio, fundador de Mila y ganador de un premio Turing. “Poner números a la contaminación puede ayudarnos a tomar conciencia sobre la magnitud del problema”.
El sistema es sencillo: consiste en añadir una línea de código más, que se encarga de calcular la cantidad de dióxido de carbono producido por los dispositivos utilizados para ejecutar el código. “El rastreador registra la cantidad de energía que utiliza la infraestructura de los principales proveedores de nube y centros de datos locales”, explican los creadores. “Basado en fuentes de datos disponibles públicamente, estima la cantidad de emisiones producidas teniendo en cuenta la red eléctrica a la que está conectado el hardware”. Después, muestra los resultados comparados con datos como los kilómetros conducidos o las horas de televisión vistas en un hogar promedio. Así los programadores pueden hacerse una idea tangible de cuánto está contaminando su código.
Su objetivo es incentivar a los desarrolladores a optimizar la eficiencia de su trabajo y asesorarlos sobre cómo pueden reducir las emisiones seleccionando su infraestructura en la nube en regiones que utilizan fuentes de energía con menos carbono. “Los científicos de datos también pueden hacer mucho por reducir la huella de carbono”, coincide Sylvain Duranton, senior partner en el Boston Consulting Group (BCG). “Esto demuestra que cambiando nuestro comportamiento se puede reducir la contaminación”.
Pero el objetivo no es solo que los programadores sean conscientes de esta información, sino que escale y sirva a los altos cargos como base sobre la que tomar decisiones para cuidar más el medioambiente. “La transparencia y la conciencia de nuestra huella de carbono es lo más importante ahora mismo. Cuando los altos mandos de las empresas tengan datos tangibles de cuánto están contaminando al programar sus sistemas, podrán tomar decisiones más sabias”, asegura Bengio. “Quizá esto solo no resuelva todos los problemas pero puede ayudarnos a ser más conscientes”, coincide Duranton.
De la concienciación a la acción
Una vez que los datos sobre la huella de carbono sean claros, podrán empezar a tomarse medidas para reducirla. Hay algunos programadores que ya están en ello y escriben menos líneas de código para combatir la emergencia climática. Se trata de un movimiento bautizado como programación verde que busca disminuir la huella de carbono diseñando páginas web con el mínimo código posible. A mayor HTML, mayor impacto medioambiental. Consciente de esta relación directa, Danny van Kooten, creador del plugin —un fragmento de código que amplía las funciones de un programa o herramienta— de WordPress que ayuda a los propietarios de una página a usar el servicio de envío masivo de correos Mailchimp, decidió aportar su granito de arena en la lucha contra la emergencia climática reduciendo las líneas de código que había creado.
En el caso de que no sepamos por dónde comenzar a modificar el código, WebsiteCarbon.com puede echarnos una mano. Calcula la huella de dióxido de carbono de cualquier web y comprueba si el servidor que la aloja funciona con energía renovable. “Todo elemento que consuma electricidad es un problema para el medioambiente. Si una página puede consumir una cantidad menor de energía mientras mantiene su funcionalidad, siempre será positivo”, explica Van Kooten en este reportaje para EL PAÍS TECNOLOGÍA. Esta idea coincide con la visión de Begio: “Hay día de hoy aún hay muchos gaps entre el cerebro humano y la máquina, pero no se van a completar por utilizar más datos, más algoritmos y modelos más grandes, sino haciéndolo de forma más eficiente”.