Inteligência Artificial Sustentável: Um Desafio a Ser Superado
A inteligência artificial (IA) é uma ferramenta poderosa que está sendo utilizada para resolver alguns dos problemas mais complexos do mundo, incluindo as mudanças climáticas. No entanto, sua própria pegada de carbono está disparando, tornando-se um problema significativo. O consumo energético da IA é colossal, com o treinamento de um modelo como o GPT-3 exigindo cerca de 1.300 MWh, equivalente ao consumo anual de energia de mais de 120 residências.
Os gigantes da tecnologia, como Microsoft, Alphabet (Google) e Amazon, estão tomando medidas drásticas para reduzir seu impacto ambiental, incluindo a compra de energia de usinas nucleares para seus data centers. No entanto, o problema é mais profundo e está relacionado à arquitetura dos computadores, que foi projetada há décadas e não é eficiente em termos de energia.
O Gargalo de von Neumann
O gargalo de von Neumann é o principal problema que afeta a eficiência energética dos computadores. Ele se refere ao fluxo constante de dados entre a memória e o processador, que gera latência e calor. A Lei de Moore, que dobrou o número de transistores em um chip a cada dois anos, não é mais suficiente para resolver o problema, pois estamos atingindo o limite físico.
A diferença entre o cérebro humano e os computadores é impressionante. Enquanto o cérebro humano consome energia equivalente a uma pequena lâmpada e pode superar computadores poderosos, os computadores desperdiçam quantidades enormes de energia.
Desafios a Serem Superados
Além do consumo energético, a IA também gera outros problemas, como o resfriamento dos data centers, que consome milhões de litros de água, e a rápida obsolescência de chips e servidores, que gera uma montanha crescente de lixo eletrônico.
No entanto, a IA também é uma ferramenta crucial para a sustentabilidade. Ela pode ser utilizada para otimizar as redes elétricas, gerenciar a intermitência das fontes de energia renováveis, criar a “agricultura de precisão” e prever desastres naturais.
A questão não é se devemos usar a IA ou não, mas como podemos torná-la sustentável. A solução não virá apenas da otimização do software, mas sim da revolução no hardware, com a utilização de nanotecnologia e novos paradigmas da computação, como a computação em memória e a revolução fotônica.
Por fim, o caminho para uma IA sustentável não é apenas um desafio técnico, mas também uma questão de governança. Precisamos de uma visão holística que combine inovação tecnológica, regulamentação proativa e consciência social e política.
- A IA é uma ferramenta poderosa que pode ser utilizada para resolver problemas complexos.
- O consumo energético da IA é colossal e está disparando.
- A arquitetura dos computadores é o principal problema que afeta a eficiência energética.
- A IA também gera outros problemas, como o resfriamento dos data centers e a rápida obsolescência de chips e servidores.
- A solução para uma IA sustentável é a revolução no hardware, com a utilização de nanotecnologia e novos paradigmas da computação.
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Enquanto pedimos à inteligência artificial (IA) que nos ajude a resolver as mudanças climáticas, sua própria pegada de carbono está disparando. E embora nos ajude a desenvolver medicamentos, otimizar redes elétricas e prever desastres naturais, essa tecnologia tem um custo oculto e exorbitante.
O problema é o seu consumo energético. Treinar um modelo como o GPT-3, agora desatualizado, exigia cerca de 1.300 MWh, o equivalente ao consumo anual de energia de mais de 120 residências. E isso é apenas o treinamento: seu uso diário é ainda mais exigente. Estima-se que as consultas ao ChatGPT podem exigir dez vezes mais energia do que uma simples busca no Google, chegando a 1.000 MWh por dia em todo o mundo.
Esse consumo de energia é tão colossal que gigantes da tecnologia estão tomando medidas drásticas. Microsoft, Alphabet (Google) e Amazon assinaram acordos para comprar energia de usinas nucleares, garantindo o fornecimento de energia para seus data centers. A inteligência artificial consome muita energia, e isso é só o começo.
Engarrafamento na computação moderna
Por que a IA consome tanta energia? A resposta está na arquitetura dos nossos computadores, projetada há décadas. O problema é conhecido como gargalo de von Neumann : o fluxo constante de dados entre a memória (onde os dados ficam armazenados) e o processador (onde são processados). É como se um cozinheiro só pudesse pegar um ingrediente da geladeira por vez: ele gastaria mais tempo indo e voltando do que cozinhando. Esse gargalo gera latência e, principalmente, imenso calor devido à dissipação de energia.
Durante décadas, a Lei de Moore nos salvou: a tecnologia conseguiu dobrar o número de transistores em um chip a cada dois anos, aproximando os componentes — os ingredientes daquela cozinha. Mas estamos atingindo o limite físico. Empilhar cada vez mais componentes em um chip 3D reduz a área de superfície disponível para resfriamento.
A computação eletrônica está “cozinhando” em seu próprio sucesso . A diferença em relação ao cérebro humano é impressionante: com um consumo de energia equivalente ao de uma pequena lâmpada, ela pode superar computadores poderosos que desperdiçam quantidades enormes de energia.
Mais água e mais resíduos
E não se trata apenas de energia. O resfriamento desses centros de dados consome milhões de litros de água. Um centro de dados médio pode usar 9 litros de água potável para cada kWh de energia.
A isso se soma o ciclo de vida do hardware: a rápida obsolescência de chips e servidores gera uma montanha crescente de lixo eletrônico. Para piorar a situação, sua fabricação depende da extração de minerais escassos, muitas vezes em condições de questionável respeito aos direitos humanos.
Entre o fim e os meios
Então, a IA é o problema ou a solução? Aí reside o grande paradoxo. Apesar do seu impacto ambiental, a IA também é uma ferramenta crucial para a sustentabilidade.
A mesma tecnologia que consome energia vorazmente é a que usamos para otimizar as redes elétricas, gerenciar a intermitência das fontes de energia renováveis e criar a “agricultura de precisão”, que reduz drasticamente o uso de água e fertilizantes. Além disso, ela nos permite prever desastres naturais com maior antecedência e desenvolver medicamentos sustentáveis e novos materiais, otimizando também as rotas de transporte para reduzir as emissões.
A IA pode facilitar 134 das 169 metas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU, embora possa dificultar 59. A questão não é se devemos usá-la ou não, mas como podemos torná-la sustentável.
O futuro “verde”: fótons e nanotecnologia
Embora haja progresso em modelos “mais leves” (através de técnicas como “poda” ou “destilação” ), a solução não virá apenas da otimização do software. A verdadeira revolução deve acontecer no hardware.
É aqui que a nanotecnologia e os novos paradigmas da computação entram em cena , como a computação em memória, que busca superar o gargalo de von Neumann projetando chips que combinam processamento e memória no mesmo dispositivo; os ” memristores ” são um exemplo dessa tecnologia.
Uma ideia ainda mais radical é a revolução fotônica, que propõe abandonar o uso de elétrons e começar a usar fótons (partículas de luz). Como não têm massa e não geram calor por atrito, um processador fotônico poderia ser milhares de vezes mais eficiente.
Por fim, explora-se a computação analógica: ao contrário dos chips digitais (que operam com 0s e 1s), esses sistemas são inspirados na física dos sistemas naturais para processar informações de forma mais fluida, semelhante ao nosso cérebro.
Desafios a superar
O caminho para uma IA sustentável não é apenas um desafio técnico: é uma questão de governança. Iniciativas como o Programa Nacional de Algoritmos Verdes na Espanha são um primeiro passo. Precisamos de uma visão holística que combine inovação tecnológica, regulamentação proativa e uma profunda consciência social e política.
Estamos falando de uma tecnologia que tem o potencial de transformar o nosso mundo, mas somente se isso acontecer sem consumir o planeta no processo.
*Este artigo foi publicado originalmente em espanhol no site The Conversation por Cefe López Fernández, Professor de Pesquisa (materiais fotônicos) no Conselho Superior de Investigações Científicas da Espanha (CSIC).