La Inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en nuestras vidas y su aplicación a la creación de imágenes mediante plataformas como DALL-E o Midjourney no es la excepción.
Durante todo 2023 hemos visto cómo ha crecido el furor por el uso de estas plataformas creando piezas admirables incluso en comunidades no tan predominantes en la comunidad artística, como sucede con los autores dedicados a la creación de Fan Art.
Pero en paralelo poco se ha reflexionado sobre la cantidad de recursos que consume este tipo de tecnología, donde de antaño la cantidad de hardware y energía demandada por cualquier proceso de Inteligencia Artificial era brutal.
Sam Altman de hecho hace poco se viralizó por resucitar una predicción que había hecho en el año de 2021 y que ahora, bastantes meses después parece que está a punto de volverse real.
Sin embargo, un reciente estudio ha demostrado que esta práctica de generar imágenes mediante IA tiene un importante impacto en el consumo energético.
Crear una imagen por Inteligencia Artificial demanda tanta energía como la batería completa de tu smartphone
La investigación, publicada en arXiv, por investigadores de Hugging Face y la Universidad Carnegie Mellon compararon el consumo energético de diferentes tareas de sistemas de Inteligencia Artificial. Para ello, utilizaron un conjunto de modelos pre entrenados y los pidieron que realizaran 1.000 inferencias para cada tarea.
Los resultados mostraron que las tareas de Inteligencia Artificial basadas en texto son más eficientes energéticamente que los trabajos que involucran generar imágenes. La generación de texto consumió apenas 0,042 kWh, mientras que la generación de imágenes requirió 1,35 kWh.
Esta diferencia se debe a que las tareas de generación de imágenes requieren un mayor procesamiento de datos que las tareas de generación de texto.
Para crear una imagen la IA debe analizar un gran conjunto de datos de ilustraciones y fotos ya existentes, para luego utilizar ese conocimiento y crear una nueva imagen. Este proceso requiere una gran cantidad de potencia de cálculo, lo que se traduce en un mayor consumo energético.
El estudio también encontró que el consumo energético de la generación de imágenes varía en función del tamaño de la ilustración creada:
Por ejemplo, el modelo de generación de imágenes menos eficiente durante todo el experimento utilizó tanta energía como 950 cargas de teléfonos inteligentes (11,49 kWh), lo que equivale casi una carga por cada imagen creada para las pruebas.
Estos resultados ponen de manifiesto el creciente impacto ambiental de la IA. Ya que se trata de una tendencia que no parece que vaya a disminuir, por el contrario.
Así que el reto ahora sería crear modelos más eficientes que brinden resultados memorables con un mínimo de consumo de recursos.
