De acordo com a Agência Internacional de Energia (IEA), os centros de dados e a computação em nuvem são responsáveis por cerca de 1% a 2% do consumo global de eletricidade, sendo que este valor deverá crescer à medida que mais empresas adotam soluções baseadas em IA. Um estudo realizado pela Universidade de Massachusetts Amherst, em 2019, revelou que o treino de um modelo de IA de grande escala pode gerar emissões de cerca de 284 toneladas de dióxido de carbono (CO₂), o equivalente às emissões de cinco carros ao longo de toda a sua vida útil. Além do consumo energético, os centros de dados utilizam grandes quantidades de água para arrefecer os servidores. Sistemas de refrigeração líquida, que circulam água para absorver o calor são mais eficientes do que os métodos de arrefecimento por ar, mas também são mais exigentes em termos de recursos.
O papel das grandes empresas
Empresas tecnológicas como a Google, Amazon e Microsoft, que operam alguns dos maiores modelos de IA, têm estado sob crescente escrutínio devido ao impacto ambiental. A Breakthrough Energy, uma organização fundada por Bill Gates, estimou que as infraestruturas de IA destas grandes empresas foram responsáveis pela emissão de milhões de toneladas de dióxido carbono desde 2020. Estas organizações estão, contudo, a tentar mitigar o impacto ambiental. A Google comprometeu-se a operar com energia 100% livre de carbono até 2030, e a Microsoft anunciou que, até essa data, pretende eliminar mais emissões de carbono do que aquelas que produz.
Soluções em discussão
Entre as soluções propostas para reduzir o consumo de recursos estão a redução da complexidade dos algoritmos, a otimização dos processos de treino e o uso de fontes renováveis para alimentar os centros de dados. O desenvolvimento de modelos de IA “mais leves” e eficientes é uma área em que empresas como a OpenAI estão a investir. Além disso, o uso de energia verde no setor tecnológico tem vindo a aumentar, representando, segundo a IEA, cerca de 20% do total consumido por grandes empresas de tecnologia.
Outra abordagem em destaque é a implementação de sistemas de refrigeração inovadores, como a refrigeração submersa, que pode reduzir o consumo de água e energia em comparação com os sistemas tradicionais de arrefecimento líquido. A Microsoft testou este conceito no Project Natick, instalando centros de dados submersos que utilizam a água do mar para arrefecimento. Esta estratégia não só reduz o consumo de energia como prolonga a vida útil dos servidores devido à estabilidade térmica do ambiente aquático. Paralelamente, as empresas tecnológicas estão a investir em fontes de energia renovável, como parques eólicos e solares, que alimentam diretamente os centros de dados, diminuindo assim a dependência de combustíveis fósseis.
A Google, por exemplo, está a utilizar IA da DeepMind para otimizar o uso de energia nos seus centros de dados, resultando numa redução de 40% no consumo de energia para arrefecimento. Por fim, um dos aspetos mais promissores para mitigar o impacto ambiental da IA é a eficiência computacional. Vários investigadores e empresas estão a desenvolver algoritmos de machine learning (ramo da inteligência artificial onde os sistemas aprendem automaticamente a partir de dados) que necessitam de menos potência computacional para serem treinados, o que reduz significativamente o consumo de energia. Este esforço pela otimização energética não só diminui a pegada de carbono das operações, mas também torna os modelos de IA mais acessíveis e sustentáveis a longo prazo.
