Un plan innovador desde la Universidad de Pensilvania
Investigadores de la Universidad de Pensilvania han presentado un concepto innovador para abordar la necesidad creciente de utilizar sistemas de inteligencia artificial a la vez que se protege el medio ambiente. En un estudio publicado recientemente, sugieren trasladar los centros de datos al espacio, habilitados por energía solar, lo que podría representar un avance significativo en la sostenibilidad ambiental.
El impacto ambiental de la inteligencia artificial
Este proyecto cobra especial relevancia al considerar el lado menos conocido de la IA, que, además de sus beneficios y obstáculos, presenta un efecto considerable en la salud del planeta. Los exigentes requisitos computacionales que demandan generan altos gastos energéticos y calor excesivo. Según el Instituto de Estudios Ambientales y Energéticos, los centros de datos más grandes pueden llegar a consumir hasta 18,9 millones de litros de agua diarios, una cantidad equivalente al consumo de una ciudad de aproximadamente 50.000 habitantes.
Con el uso extendido de estas tecnologías, el consumo energético también se incrementa. Cada interacción con una IA, como con ChatGPT, está vinculada a estos centros de datos, y cuando se multiplica el uso, los requerimientos de potencia computacional crecen de manera exponencial, generando así un problema complejo relacionado con el calor.
Desafíos de refrigeración en centros de datos
El aumento de la temperatura interna en los grandes centros de datos es un desafío que ha sido discutido anteriormente. Las alternativas actuales de enfriamiento no están logrando mantener el ritmo de las altas temperaturas generadas. Por ejemplo, en TIVIT, un líder en el sector, se reportó un incremento del 48% en sus emisiones de carbono en los últimos cinco años, siendo en gran parte impulsado por el desarrollo de la IA. Pablo Prieto, director Digital de TIVIT, enfatiza la importancia de este fenómeno en relación con el alto consumo energético que presenta esta tecnología emergente.
Propuestas alternativas para centros de datos espaciales
En este contexto, surgen ideas innovadoras como la propuesta china de instalar centros de datos debajo del mar. Sin embargo, el plan de la Universidad de Pensilvania gira en torno a la formación de centros de datos que orbitan la tierra y se alimentan de energía solar.
- Escalabilidad: Este nuevo enfoque permite escalar según la demanda creciente.
- Estructura: El diseño del centro de datos orbital posee una forma similar a una planta con numerosos tallos que proporcionan flexibilidad y capacidad para escalar.
- Orientación pasiva: La estructura no requeriría ajustes constantes para seguir al sol gracias a la naturaleza de las fuerzas en órbita.
Igor Bargatin, principal autor del artículo que describe este sistema, menciona que este diseño prioriza una orientación pasiva a gran escala, lo que es un avance en la planificación de instalaciones en el espacio.
La simplicidad detrás de la ambición
El nuevo diseño no solo es ambicioso, también se basa en tecnología existente y comprobada. Se sugiere que los centros de datos se construyan mediante cables largos y flexibles, que conecten miles de nodos con chips y paneles solares, formando así una estructura modular. Bargatin compara este sistema a un collar, donde se pueden agregar cuentas para extenderlo. Además, se usarían enlaces ópticos láser para transmitir datos, tecnología ya en uso entre satélites.
Las simulaciones realizadas sugieren que un sistema de este tipo podría extenderse por varias decenas de kilómetros, con la capacidad de procesamiento similar a un centro de datos mediano en la Tierra. Bargatin concluye que, en lugar de un único y masivo centro de datos, sería factible tener múltiples centros modulares funcionando en conjunto, impulsados de manera continua por la energía solar.
Sin embargo, es importante mencionar que esta infraestructura estaría diseñada para interactuar con sistemas de IA ya establecidos, como chatbots, pero no sería adecuada para entrenar nuevos modelos de IA debido a la latencia en la transmisión de datos.
