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El lado oscuro del software

Coral Calero el lado oscuro del software

El lado oscuro del software

Por Coral Calero (Catedrática de LSI y Directora del Área de Algoritmos Verdes. OdiseIA).

Organizaciones como la Organización de las Naciones Unidas (ONU) destacan la importancia de reducir el consumo de energía y nuestra huella de carbono, incluyendo esta cuestión entre sus Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM[1]). Las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación) son claves para contribuir a dichos objetivos y, de hecho, existen multitud de ejemplos, desde el software de un robot que limpia las malas hierbas de las plantaciones aplicando los productos sólo dónde es necesario; pasando por aplicaciones utilizadas para el uso óptimo de la energía de una vivienda; o por ejemplos generalistas como la aplicación Guia Reciclaje de Ecoembes, que ayuda al usuario a separar correctamente los residuos.

Sin embargo, debemos ser conscientes de que las TIC también tienen un impacto negativo en el medioambiente. Tanto, que ya existen estimaciones que las sitúan como responsables del 20% del consumo global de energía en 2030[2]. Y aunque las TIC no es lo mismo que el software, este último forma parte de las primeras y, tal como indicó Stroustrup[3], el mundo depende del software igual que del agua. Y es que el software nos rodea e impulsa nuestro día a día.

Cuando hablamos de software no hablamos únicamente de aplicaciones software, es necesario acordarnos de que también hay software en la inteligencia artificial y en la gestión de los datos que son, quizás, de los retos más importantes a los que nos estamos enfrentando en la actualidad ya que se están convirtiendo en piedras angulares de las TIC.

Se prevé que en 2025 cada día se crearán 463 exabytes de datos[4] y que la aplicación de los datos y la inteligencia artificial en la industria española tendrán un impacto estimado en el PIB de 16.500 millones de euros en el 2025[5].

Todo lo anterior pone de manifiesto la importancia que el software (en todas sus variantes) tiene y va a tener en nuestras vidas. Y con este panorama, por tanto, es fundamental ser conscientes de los recursos energéticos necesarios para hacerlo funcionar.

A modo de ejemplo aportaré tres conclusiones de la investigación que llevamos a cabo en la Escuela Superior de Informática en relación al consumo de: software de uso genérico, inteligencia artificial y datos:

  1. Software de uso genérico. Cuando hacemos una búsqueda en internet utilizamos un buscador (Google, Bing, Ecosia, DuckDuckGo, etc.) que se ejecuta sobre un navegador (Chrome, Edge, Firefox, Opera, Safari, Brave, etc.). Según nuestros estudios, el consumo ahorrado al usar la combinación más eficiente en vez de la más consumidora, de navegador y buscador durante un año, no es despreciable, pudiendo ser utilizada, por ejemplo, para iluminar la Torre Eiffel más de 500 años.
  2. Inteligencia Artificial. En Inteligencia Artificial, como los entrenamientos en Machine Learning tardan mucho, existen optimizaciones para rebajar el tiempo de entrenamiento. En general, aquellos optimizadores que tardan más tiempo (y por tanto consumen más energía) son los que mejor precisión consiguen. Por tanto, una decisión basada en esa precisión podría llevar a escogerlos, quedando justificado el mayor consumo que requieren. Sin embargo, en los casos estudiados, la diferencia en la precisión entre el mejor y el peor optimizador estaba alrededor de un 0.016% para lo que consumía ¡¡¡3 veces más!!!. Por tanto, si el problema a solucionar no requiere de ese 0,016% más de precisión, se podría tener un ahorro considerable.
  3. Datos. Uno de los principales problemas de la producción desatada de datos es que es necesario almacenarlos y gestionarlos (trabajar con ellos). Los compresores de datos son algoritmos que permiten almacenar los datos ahorrando espacio. Aunque algunos de estos compresores se usan únicamente para el almacenamiento de los datos (siendo necesaria su descompresión para poder usarlos), existen otros algoritmos de compresión de datos que permiten además de comprimir, poder trabajar con esos datos comprimidos. El uso de estos algoritmos de compresión de datos hace que, además de ahorrar un 30% de tamaño de almacenamiento, se alcance un ahorro de hasta el 50% del consumo energético requerido para su uso.

Aunque estos son sólo pequeños ejemplos, reflejan una realidad que debemos de tener en cuenta ya que el software está presente en muchos aspectos de nuestra vida y así debe de seguir siendo. No debemos dejar de usarlo, debemos ser capaces de hacerlo eficiente. Y ese es uno de los retos a los que nos enfrentamos los ingenieros en informática para poder ofrecer soluciones eficientes y para poner nuestro granito de arena para reducir el consumo de energía y la huella de carbono, tal y como indican la ONU y los ODM.


[1] http://www.un.org/millenniumgoals/

[2] A. S. Andrae and T. Edler, “On global electricity usage of communication technology: trends to 2030”

[3] Bjarne Stroustrup. Creador del lenguaje C++. El País tecnología. 5 de febrero de 2019

[4] https://www.raconteur.net/infographics/a-day-in-data/

[5] I foro INDESIA. https://www.iti.es/eventos/i-foro-indesia-el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-industria/

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