18 de marzo de 2025

IA y centros de datos

 Ya antes de la "explosión" de la IA generativa fueron creados enormes centros de datos, principalmente para soportar las redes sociales. 

Se podría considerar que los centros de datos nacieron junto con los computadores si se los considera como memorias externas de los mismos. Fue en los años 50 que empezaron a requerir un espacio dedicado y abastecimiento propio de energía. Se hicieron más comunes en los años 60 y 70 y eran típicamente grandes salas llenas de bastidores de computadoras y cintas de grabación de datos. Requerían - y siguen requiriendo - mucha refrigeración para evitar el sobrecalentamiento.

La aparición de Internet en los años 90 llevó a la creación de centros de datos aún más grandes y centralizados, propiedad de grandes empresas como Google y Amazon, ampliándose aún más con el nacimiento y crecimiento de las redes sociales, para dar soporte a sus operaciones. (Revisión histórica asistida por una consulta a Gemini)

  Foto: El piso de servidores de Google en Council Bluffs, Iowa

Con ello no solo ha surgido un problema de espacio, obligándolos a emigrar fuera de las ciudades para encontrar espacio suficiente, sino también un problema de acceso al agua para la refrigeración y de acceso a la energía. Se estima que los centros de datos de todo el mundo utilizan alrededor del 2% de la electricidad mundial. Un centro de datos puede utilizar tanta energía como miles de hogares. 

Foto:  La zona de Centros de Datos en Querétaro (México), la segunda más importante de Latinoamérica, después de Brasil (De Forbes.com.mx). 


Un problema asociado es que son responsables de una parte significativa de las emisiones de gases de efecto invernadero y, por lo tanto, del calentamiento global. Por ello las empresas buscan utilizar crecientemente energía renovable y consideran incluso utilizar centrales atómicas, sea de nuevo diseño sea reactivando alguna central en desuso como la central nuclear de Three Mile Island, en Middletown, Pennsylvania, que Microsoft reactivaría en 2028 (El País, 7/02).

A pesar de que "EEUU reconoce que los centros de datos son perjudiciales para la salud", el plan de Donald Trump de movilizar 500.000 millones de dólares para construir centros de datos no solo aumentará la presencia y dimensión de estos sino que "pone contra las cuerdas a la red energética del país" (ibidem). 

Y los centros de datos continuarán creciendo si otras empresas copian la iniciativa de Meta de retener, como contexto, datos que se le entregan directamente o que han aparecido en chats de sus plataformas, a fin de entregar una respuesta "de acuerdo con las preferencias y hábitos del usuario" (Ex-ante, 7/02).

Por otra parte, la IA generativa requiere un enorme poder de cómputo, lo cual significa disponer de grandes "granjas" de servidores, con centenares de tarjetas gráficas (GPU), indispensables tanto para el entrenamiento - ya que los algoritmos suman millones de parámetros - como para responder a los miles de consultas que les llegan. Y estas, en 2022, ya consumieron 195 TWh, equivalente al uso anual de 18 millones de hogares (AppleX4, 29/01).

"La organización sin ánimo de lucro Beyond Fossil Fuels ha calculado que la demanda de electricidad en Europa debida a la inversión en centros de datos podría aumentar hasta un 160% de aquí a 2030. Si los combustibles fósiles cubren esa demanda energética, las emisiones de los centros de datos podrían pasar de 5 millones de toneladas de dióxido de carbono en 2025 a unos 39 millones al final de la década." (Desmarais)

Si se logra pasar de la IA generativa a la IA general, se necesitará mucha más energía. Se espera que surjan nuevos inventos para reducir esta necesidad o cubrirla sin afectar más el medio ambiente. "Los líderes de los sectores de la energía y la IA afirman que sus industrias deben acelerar el ritmo para dejar de alimentar los centros de datos con combustibles fósiles." (ibidem

En los EEUU, sin embargo, no sería fácil producir la energía requerida: su red eléctrica es anticuada y necesitaría expandirse para satisfacer esta demanda, según un estudio de su Departamento de Energía (BBC News, 10/03).

En Chile, existen proyectos de inversión extranjera en centros de datos que suman más de 4 mil millones de dólares, que podrían incluso triplicar su tamaño en cinco años (Diario Financiero, 14/03).

Ya se ofrecen sin embargo modelos de IA generativa descargables para uso local pero, aunque algunos dicen poder funcionar con la CPU, se recomienda contar con unas 8 GPU para un buen rendimiento. Pero NVIDIA ha mostrado un PC personal compacto capaz de ejecutar modelos de hasta 200.000 millones de parámetros, con un costo de 3.000 US$. Tiene una CPU de 20 núcleos y solo una GPU. Introduce el nuevo  estándar de memoria SOCAMM (System On Chip Advanced Memory Module), junto con Samsung, SK Hynix y Micron Technology, que será muy eficiente desde un punto de vista energético (Xataka, 18/02).

Hay sin embargo un rayo de esperanza para reducir el gasto de energía: un pequeño chip en la punta de un cable de fibra óptica puede realizar cálculos de IA a medida que la luz pasa a través de él, lo que reduce drásticamente la cantidad de energía y potencia de procesamiento necesarias (New Scientist, 7/02).

¿Cómo es un centro de datos por dentro? Infografía de Nabiax


Según el MIT, el aumento mundial del consumo de energía proviene principalmente de China, India y el sudeste asiático y los centros de datos representan menos del 10% de este aumento. La mayor parte corresponde al aire acondicionado, a los vehículos eléctricos y a las fábricas (MIT Tech Review, 20/02/2025).

Referencia

Desmarais, A.: La tecnología debe "acelerar el ritmo" para descarbonizar los centros de datos para IA, Euronews,8/03/25. 

26 de febrero de 2025

Los próximos pasos (cercanos) de la IA

 

La IA generativa basada en LLM (lenguaje masivo) en "restringida" a chatbots ya es cosa común y podría llegar a ser casi obsoleta (salvo quizás para modelos simples, como los que se proyectan para los teléfonos celulares). ¿Hacia donde va la IA?

[Foto: Fotoarte de Andrea Velázquez; captada por URL]


1. Las aplicaciones especializadas para la investigación, llamadas "Deep Research". Se cuenta ya con OpenAI Deep Research, Perplexity Deep Research, Gemini Thinking, etc.

Pero investigadores españoles ponen en duda su capacidad de razonamiento, aunque Perplexity DR es la mejor: en un examen exhaustivo con más de 3.000 preguntas en más de 100 materias, obtuvo un puntaje de 21.1 %, superando a los otros modelos (Lagos). Todos los modelos tienen una caída promedio entre el 57% y del 50% en los indicadores tradicionales. (González)

1a. Estas herramientas tienen una consecuencia inesperada: 

"El concepto de carpetas de archivos y directorios, esencial para la comprensión de las computadoras por parte de las generaciones anteriores, era un galimatías para los estudiantes modernos.  Los alumnos no sentían la necesidad de organizar nada, porque bastaba con que supieran el nombre del archivo para que Windows Search o Spotligth en macOS localizara el documento al que querían acceder.", dice Catherine Garland, profesora de ingeniería aeroespacial (en Jiménez).

La estructura productiva de la humanidad "se basa en jerarquías de conocimiento, en rutas de acceso, directorios y procesos de transformación bien segmentados". Pero este modelo "no da más". Solo es necesario "que cada persona sepa lo que tiene que saber en el momento y el sitio que hace falta". Como la complejidad aumenta, gracias a las IA de búsqueda, baste tener una base de datos aunque sea desordenada, y gracias a ella "no solo es buscar el dato, es integrarlo y hacerlo accesible" (ibidem).

2. Expansión de los “agentes autónomos”: son en realidad sistemas expertos en una u otra materia, pero pueden ayudar sus usuarios a resolver problemas o aportar algún consejo específico. Se supone que entienden las intenciones y emociones de los usuarios (Ex-Ante). Aunque aparecen ahora desde "ayudantes de cocina" (porque un modelo simple puede requerir poco espacio en en PC o teléfono), son muy preciados en los ambientes científicos.

En algunos campos pueden traer sorpresas. Así, por ejemplo, la IA solucionó en dos días un problema sobre superbacterias sorprendiendo a científicos que venían estudiando el problema y formulando hipótesis desde hace diez añostomó años (Gerken). Así también, un nuevo método basado en IA puede recuperar con precisión datos digitales de cadenas de ADN casi 90 veces más rápido que las técnicas anteriores (Hsu).

3. Integrar la IA en los robots humanoides, partiendo por los agentes autónomos.

En agosto de 2024 hubo tuvo lugar la Conferencia Mundial (la primera) sobre robots humanoides. El más avanzado tecnicamente parece ser el Optimus Gen2 de Tesla, con una altura de 1,73 metros y un peso de 57 kilos, capaz de imitar movimientos humanos. 

Empresas como Ex-Robots y Tesla están a la cabeza. "La tecnología de reconocimiento de emociones empleada por Ex-Robots permite a estos androides identificar y responder a las emociones que detectan en su entorno." (Escobar) Microsoft lanzó este mes de febrero un nuevo modelo genAI que puede controlar robots. (Computerworld, 22/02)

El robot más realista - aunque ya presentado en 2018 - parece ser Érica, de los Laboratorios Hiroshi Ishiguro, de parecido humano impresionante (con expresiones faciales variables) y sofisticadas habilidades de conversación. Es capaz de procesar y responder a datos visuales, emocionales y conversacionales y acturaía en un film de ciencia ficción (Álvarez) (Foto). 

4. Convertir pensamientos en texto. Aunque Neuralink trabaja en ello recurriendo a implantes cerebrales, Meta utiliza una técnica no-invasiva, recurriendo a la magnetoencefalografía (MEG) y electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad eléctrica y magnética del cerebro, pasando las señales a su IA especializada Brain2Qwerty, que interpreta las señales como si fueran pulsaciones de teclado. Pero el equipo completo pesa media tonelada y requiere una sala magnéticamente aislada. (Ex-Ante)

Referencias

Álvarez, R. : El impresionante robot con inteligencia artificial 'Erica' será el primero en el mundo en protagonizar una película de ciencia ficción, Xataka, 26/06/2020.

Manly Battery Company: The 28 Best Humanoid Robots in 2025, Manly, (sin fecha).  

Escobar, D.: Robots humanoides cada vez más realistas: trabajan y se comunican como una persona, Infobae, 17/06/2024. 

Ex-Ante: IA 2025: entre la expansión de los “agentes autónomos” y la presión por generar ingresos, 21/02/2025 

Gerken, T.: El problema sobre superbacterias que tomó años para ser resuelto por los científicos y que la IA solucionó en dos días, BBC News, 21/02/2025. 

Hsu, J.: AI can decode digital data stored in DNA in minutes instead of days, New Sxccientist, 21/02/2025. 

Jiménez, J.: La "googlificación" de la sociedad: el potencial transformador de la IA está justo en lo que no vemos, Xataka, 22/02/2025. 

Lagos, A.: Perplexity lanza “Deep Research”, una herramienta de IA para investigación profunda que compite con OpenAI y Google, Wired, 21/02/2025.

González, F.: Investigadores españoles ponen en duda la capacidad de razonamiento de las IA más poderosas, Wired, 21/02/2025