Generar imágenes es la acción que más energía consume al utilizar IA

El mundo de la Inteligencia Artificial (IA) ha crecido exponencialmente en su capacidad para realizar diversas funciones, desde la organización de datos hasta la generación de imágenes. Sin embargo, este avance tecnológico viene acompañado de un costo energético considerable, especialmente notable en la generación de imágenes.

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Un reciente estudio reveló que esta tarea específica de la IA puede consumir una cantidad de energía equiparable a la carga completa de la batería de un 'smartphone' por cada imagen creada.

La IA se ha integrado en múltiples aspectos de la vida cotidiana, ofreciendo desde respuestas específicas hasta servicios avanzados como la generación de imágenes a partir de descripciones textuales. Herramientas como ChatGPT de OpenAI, Bard de Google, y los modelos DALL-E o Imagine, son ejemplos de esta tecnología en acción. Incluso Meta ha implementado un asistente para interactuar en redes sociales como Instagram y Facebook.

A pesar de la facilidad de uso de estas herramientas para los s finales, el impacto ambiental de su funcionamiento es significativo. El estudio, realizado por investigadores de la Carnegie Mellon University y la compañía Hugging Face, destaca que la generación de imágenes con IA es particularmente intensiva en términos de consumo energético.

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El análisis se centró en el impacto ambiental de las tecnologías de información y comunicación (TIC), incluyendo la IA y el aprendizaje automático. Los resultados indican un aumento en el uso de electricidad por parte de los principales proveedores de computación en la nube, como Meta, Amazon, Microsoft y Google, con un crecimiento anual del consumo mundial de electricidad de los centros de datos entre un 20 y un 40 por ciento, llegando a representar el 1,3 por ciento de la demanda mundial de electricidad en 2021.

La investigación comparó diez tareas diferentes de aprendizaje automático, incluyendo la clasificación y generación de textos e imágenes.

Mientras que las tareas de clasificación se situaron en el extremo inferior del espectro de consumo energético, las tareas generativas, especialmente la generación de imágenes, se encontraron en el extremo superior, consumiendo hasta 2.9KW/hora por cada 1,000 inferencias. Esto contrasta con el modelo de generación de texto más eficiente, que consume energía equivalente a cargar un smartphone al 16 por ciento por cada mil inferencias.

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Sin embargo, el estudio también señala variaciones significativas en el consumo energético entre diferentes modelos de generación de imágenes, y aclara que esto  también depende del tamaño de la imagen generada.

El trabajo subraya la importancia de considerar el consumo energético de cada tarea realizada por la IA, dada su creciente integración en sistemas operativos, aplicaciones y páginas web, y el imperativo de desarrollar estrategias para mitigar su impacto ambiental.