En los últimos días, las redes sociales se han inundado de imágenes que parecen sacadas directamente de una película de Studio Ghibli. Sin embargo, lejos de ser obras del legendario estudio de animación japonés, estas ilustraciones han sido generadas con inteligencia artificial (IA) a partir de fotografías reales.
📲 ¡Síguenos en nuestro canal de difusión de WhatsApp! —> https://bit.ly/4dsc0TB
La tendencia, que busca capturar la estética nostálgica y mágica de Ghibli, ha ganado gran popularidad; sin embargo también se ha comenzado a hablar del impacto ambiental que puede generar el uso de Inteligencia Artificial, debido a los recursos necesarios para entrenar y operar modelos de IA en centros de datos. Aquí te explicamos de que se trata.
TE RECOMENDAMOS: El misterio del “olor a viejito": la ciencia detrás de su origen
¿Por qué generar imágenes con IA genera impacto ambiental?
- Refrigeración de Centros de Datos: Las infraestructuras que ejecutan modelos de IA requieren enormes cantidades de energía, generando calor significativo. Para evitar sobrecalentamientos, los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración, que en muchos casos dependen de agua.
- Consumo de agua en la generación de energía: Los sistemas de IA dependen de grandes cantidades de electricidad, y muchas fuentes de energía, como las plantas termoeléctricas, usan agua para generar vapor o enfriar turbinas. Esto implica un consumo indirecto de agua asociado al entrenamiento de modelos de IA.
Un estudio reveló que el entrenamiento de modelos como GPT-3 pudo haber consumido millones de litros de agua debido a la necesidad de enfriamiento de servidores.
TE RECOMENDAMOS: Joven es captado “surfeando” en canal de riego de La Laguna
¿Centros de datos de IA consumen más agua que los tradicionales?
Todos los centros de datos necesitan sistemas de enfriamiento, pero los que están dedicados a la inteligencia artificial (IA) tienen diferencias clave que los hacen más exigentes en consumo de energía y agua:
- Mayor Densidad de Procesamiento: Los centros de datos tradicionales ejecutan aplicaciones empresariales, almacenamiento en la nube y servicios de red, lo que distribuye la carga de trabajo de manera más uniforme. En cambio, los centros que manejan IA ejecutan modelos extremadamente complejos que requieren un uso intensivo de procesadores especializados.
- Entrenamiento de modelos vs. procesos cotidianos: Mientras que en un centro de datos normal el tráfico de información es más constante y predecible, los modelos de IA pasan por fases de entrenamiento intensivo que pueden durar días o semanas, utilizando miles de GPUs al máximo rendimiento.
- Uso de Refrigeración Líquida Avanzada: Debido a la mayor generación de calor, muchas instalaciones de IA han adoptado enfriamiento líquido directo, donde el agua o fluidos refrigerantes pasan sobre los chips en lugar de usar sistemas de aire.
TE RECOMENDAMOS: Crea una foto con estilo Studio Ghibli en Chat GPT paso a paso
Para esta y más información, síguenos también en nuestras múltiples redes sociales: en Facebook nos encuentras como Azteca Laguna, vía X @aztecalaguna. Instagram y TikTok @tvaztecalaguna o también visita más notas en nuestro sitio web www.aztecalaguna.com donde te llevaremos las noticias más relevantes de la Región Lagunera.
