Diseñan sistema que reduce casi el 50% de las emisiones de carbono de los centros de datos de IA

El avance de la inteligencia artificial ha incrementado el consumo energético y la huella de carbono de los centros de datos, un desafío que investigadores de la Universidad de California, Riverside buscan resolver con una propuesta innovadora.

El equipo, liderado por Mihri Ozkan y Cengiz Ozkan, ha desarrollado el sistema Federated Carbon Intelligence (FCI), capaz de reducir hasta un 45% las emisiones de dióxido de carbono en centros de datos de IA durante un periodo de cinco años, según un estudio reciente de la institución. Esta solución adquiere relevancia ante el crecimiento acelerado del sector y la necesidad de implementar estrategias de sostenibilidad tecnológica.

El impacto ambiental de los centros de datos de IA se ha intensificado en los últimos años. Estas infraestructuras, que respaldan desde chatbots hasta sistemas de recomendación de videos, operan millones de computadoras de forma ininterrumpida, lo que ha llevado a que su consumo energético supere al de algunos países.

La mayoría de estos centros aún depende de fuentes de energía basadas en combustibles fósiles, lo que incrementa las emisiones de gases de efecto invernadero. Además, a medida que los sistemas de IA envejecen y se recalientan, su demanda energética y su huella de carbono aumentan. Según el estudio de la Universidad de California, las estrategias actuales de sostenibilidad suelen centrarse en el uso de energías renovables, pero descuidan el desgaste y la vida útil de los servidores, factores que también contribuyen al problema ambiental.

El sistema Federated Carbon Intelligence representa un enfoque distinto frente a los métodos tradicionales. Mientras que las soluciones existentes suelen limitarse a programar las cargas de trabajo en horarios con mayor disponibilidad de energía limpia, FCI integra datos ambientales con información en tiempo real sobre el estado físico de cada servidor.

Así, el sistema decide de manera inteligente cómo distribuir las tareas de IA, priorizando tanto la reducción de emisiones como la protección de la fiabilidad a largo plazo de los equipos. Mihri Ozkan, en declaraciones recogidas por la Universidad de California, subrayó: “La sostenibilidad en la IA no puede lograrse solo con energías limpias. Los sistemas envejecen, se recalientan y su eficiencia varía con el tiempo, y estos cambios tienen un costo de carbono medible”.

Las simulaciones realizadas por el equipo de investigación muestran que FCI puede reducir las emisiones de dióxido de carbono hasta en un 45% durante cinco años y prolongar la vida útil de los servidores en 1,6 años. El sistema monitoriza de forma continua la edad, temperatura y nivel de desgaste de los equipos, evitando asignar tareas a aquellos que ya presentan signos de deterioro.

Esta gestión inteligente previene averías y disminuye la necesidad de recurrir a sistemas de enfriamiento intensivos en energía y agua. Ozkan explicó: “Al integrar el estado del hardware en tiempo real con datos sobre la intensidad de carbono, nuestro marco aprende a distribuir las cargas de trabajo de IA de manera que reduce las emisiones y protege la fiabilidad a largo plazo de las máquinas”.

Más allá de la reducción de emisiones operativas, FCI aporta beneficios adicionales al disminuir la necesidad de fabricar nuevos servidores. La producción de hardware genera emisiones significativas, conocidas como emisiones incorporadas, que suelen pasar desapercibidas en los cálculos de sostenibilidad.

Al extender la vida útil de los equipos, el sistema contribuye a reducir la huella ambiental total del sector. Cengiz Ozkan, también citado por la Universidad de California, destacó: “Al evitar el desgaste innecesario, reducimos no solo la energía consumida hoy, sino también el impacto ambiental de la producción de hardware en el futuro”.

El equipo de la Universidad de California señala que FCI toma decisiones dinámicas sobre dónde y cuándo procesar cada tarea de IA, utilizando datos actualizados sobre la demanda de trabajo, la intensidad de carbono de la electricidad y el estado de los servidores.

Actualmente, los investigadores buscan colaborar con proveedores de servicios en la nube para probar el sistema en centros de datos operativos, una etapa que consideran prioritaria ante el crecimiento de la demanda.