El MIT nos cuenta cómo reducir el impacto climático de Data Centers

El acuerdo de MIOTI con el Centro de Emprendimiento Martin Trust Center (MTC) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ofrece masterclasses con interesantísimos emprendedores y expertos tecnológicos que tratan de primera mano temas como la sostenibilidad en la transformación digital. 

En nuestra última MIT Masterclass tuvimos el placer de contar con Dip Patel, que ha dedicado la mayor parte de su vida a trabajar en la industria tecnológica-militar y a investigar cómo resolver la crisis energética. Este último gran reto le llevó en 2013 a fundar Ecovent, una empresa de soluciones sostenibles de climatización de espacios que más adelante vendió y en 2018 a unirse como CTO en Soluna. Patel lidera desde hace más de cinco años la oficina de tecnología del desarrollador líder de centros de datos ecológicos para computación por lotes alimentados por energías renovables.  Soluna trabaja para ayudar a los propietarios de activos de energía renovable a vender su energía desaprovechada colaborando en la reducción del impacto negativo en el medio ambiente y obteniendo beneficios.

Desperdicio de la energía verde, un problema de la infraestructura de almacenamiento

En la masterclass que Dip ofreció vía live streaming en la sede de MIOTI, el experto habló de que el calentamiento global avanza de manera incontrolada y una de sus muchas causas es la utilización de combustibles fósiles. Las energías renovables son cada vez más necesarias y fomentadas, por lo que resulta curioso que entre el 30-40% de la energía verde de todo el mundo sea desperdiciada. Esto se debe principalmente a la falta de infraestructura de almacenamiento de los receptores y generadores de energía limpia.

La energía renovable, proviene de factores ambientales irregulares como la intensidad del sol o la fuerza del viento, por lo que no siempre está disponible en el momento en el que se necesita. Por ello, aunque la energía verde que se produce sea suficiente para abastecer gran parte del consumo, la falta de infraestructura de almacenamiento eficiente y a gran escala hace que gran parte se pierda y no pueda ser utilizada cuando es necesaria.

Centros de datos e Inteligencia Artificial, ¿es sostenible en el tiempo su volumen de cómputo?

Pero el problema de la energía y su impacto en el medio ambiente es cada vez más grave. En la actual era de la Inteligencia Artificial, el entrenamiento de un modelo basado en transformación como puede ser chat GPT3 se estima que ronda las 550 toneladas de CO2, la misma cantidad que produce volar 550 veces de costa a costa de Estados Unidos. Esto solo es el gasto de entrenamiento, pero si contamos con que los modelos han de ser ejecutados y servir a millones de usuarios, el impacto se dispara aún más. Además de estar hablando de una versión pasada de ChatGPT con menos funcionalidades y entrenamiento, esto es el impacto de cómputo de un solo modelo de IA, pero como ya estamos viendo cada vez más compañías están entrenando sus propios modelos a velocidades imparables.

Como comentó Patel en su masterclass, los centros de datos son instalaciones que requieren unas cantidades de energía descomunales que a su vez provoca cantidades de calor que necesitan agua para poder enfriarse y así evitar que los equipos fallen. Se estima que un solo centro de datos usa de media entre 11 y 19 millones de litros de agua al día, la misma cantidad que utiliza una ciudad de 30.000 y 50.000 personas. 

Cabe destacar que además algunos data centers se ubican en zonas donde el agua es escasa y que la descarga de agua caliente y otros productos químicos utilizados en el enfriamiento de los equipos puede añadir además un impacto negativo en los ríos. Es de vital importancia que los data centers cambien su modelo de gestión para reducir tanto el consumo de agua como el impacto en el medio ambiente.

Batchable Data Centers, la nueva generación de centros de datos

Los BDC o Batchable Data Centers son una nueva tipología de centros de datos diseñados para manejar cargas de trabajo de alta densidad y alto rendimiento en lotes. Esta nueva generación de centros de datos se está utilizando para aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje tiene la peculiaridad de procesar grandes cantidades de datos en lotes (batch), en lugar de procesarlos en tiempo real, lo que permite una mayor eficiencia en el procesamiento de grandes conjuntos de datos. 

Los BDC utilizan técnicas de virtualización y contenedores para aislar las cargas de trabajo y maximizar la utilización de recursos, lo que permite una mejor escalabilidad y flexibilidad. Estos centros de datos por lotes están diseñados para ser altamente eficientes desde el punto de vista energético y de refrigeración, lo que reduce tanto los costes operativos como el impacto ambiental. Por ejemplo, utilizan tecnologías de enfriamiento líquido y ventilación natural para mantener la temperatura de los equipos bajo control.

Los BDC permiten que los usuarios no tengan que renunciar a los últimos avances tecnológicos a la vez que las empresas que los proporcionan pueden mejorar su eficiencia energética e incluso su flexibilidad y escalabilidad. Los Batchable Data Centers son cada vez una solución más popular para empresas que necesitan procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente y rentable, especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Desde MIOTI ofrecemos diferentes programas que abordan el panorama de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en el mercado actual abordándolo desde la sostenibilidad. Si quieres conocer más sobre esta impresionante tecnología, infórmate sobre todos nuestros programas formativos disponibles.