En un espacio de tiempo relativamente corto, los macrodatos, la computación de alto rendimiento (HPC) y la inteligencia artificial han revolucionado una amplia gama de industrias, entre las que se encuentra la meteorología. En una Finlandia densamente boscosa, donde las tormentas y la caída de árboles a menudo provocan cortes de energía, los investigadores del Instituto Meteorológico de Finlandia y la Universidad de Aalto están utilizando nuevos modelos de inteligencia artificial (IA)y aprendizaje automático que pueden predecir tormentas con hasta 10 días de anticipación, lo que permite a las empresas de energía preparar equipos de reparación, incluso antes de que haya ocurrido la tormenta.

Los avances en el modelado meteorológico predictivo también han ayudado a reducir el daño del clima extremo, asesorar en la construcción y el desarrollo climáticamente inteligente y optimizar la producción eficiente de cultivos al tiempo que minimizan la contaminación por carbono. Incluso se están aplicando algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la gestión del riesgo de incendios forestales, combinando la inteligencia artificial y la observación de la Tierra, que utiliza tecnologías de detección remota para recopilar información sobre los sistemas físicos, químicos y biológicos del planeta, para mejorar el mapeo y el monitoreo de incendios forestales.

Coste de las emisiones de  carbono de la IA meteorológica

Pero a pesar de sus muchos beneficios, toda esta innovación impulsada por la tecnología no viene sin un costo de emisiones de carbono. La enorme potencia informática necesaria para el aprendizaje automático y las aplicaciones de aprendizaje profundo equivale a un consumo de energía notablemente alto. Cuando se agrega a eso la energía requerida para mantener refrigerado el equipo del centro de datos y evitar el sobrecalentamiento (al menos el 40% de toda la energía consumida en un centro de datos tradicional se destina al enfriamiento), el costo de carbono de la IA se vuelve aún más sustancial.

Tomemos, por ejemplo, las emisiones de carbono liberadas cada día por el algoritmo de pronóstico del tiempo ICON, que se estima en 2.312.653 g de dióxido de carbono equivalente (gCO2e). Para poner ese número en perspectiva, esa cantidad de emisiones equivale a conducir 13.215 km o volar de Nueva York a San Francisco cuatro veces (según una investigación de la Universidad de Cambridge de 2020).

Muchas organizaciones de investigación meteorológica no están equipadas para lidiar con la computación y los procesos intensivos y de alta densidad involucrados en el despliegue de sistemas de IA, y buscan albergar estas aplicaciones en centros de datos que puedan manejar las demandas de manera eficiente y sostenible. Pero los centros de datos tradicionales dependen en gran medida de los promedios y el equilibrio de carga en todo el entorno para administrar el consumo de energía; las plataformas informáticas de aprendizaje automático que funcionan las 24 horas del día, como suele ser el caso, gravarían mucho el medio ambiente. Según una encuesta realizada por Science Direct, de 100 centros de datos, el 61% trabajaba con sistemas que funcionaban con la menor eficiencia.

Para las organizaciones con mentalidad ambiental, hay varios factores a considerar al elegir un centro de datos ecológico.

Centros de datos ecológicos: ¿se está haciendo lo suficiente ahora?

Los centros de datos han logrado avances significativos en la eficiencia energética, ya sea mediante la utilización de servidores de alto rendimiento equipados con chips de IA de nuevo diseño que pueden procesar datos de manera más rápida y eficiente, o mediante la optimización de la refrigeración mediante controles de temperatura, iluminación y refrigeración más inteligentes.

Pero cuando se trata de la sostenibilidad del centro de datos, un obstáculo clave sigue siendo si las aplicaciones de aprendizaje automático y HPC se alojan en instalaciones que funcionan con combustibles fósiles. A pesar de las ganancias en la eficiencia energética, las cargas de trabajo con uso intensivo de la computación solo aumentarán, y si estas aplicaciones de IA que consumen mucha energía dependen de la energía generada con combustibles fósiles, los esfuerzos de eficiencia energética pueden anularse rápidamente.

Del mismo modo, las organizaciones del sector meteorológico que dependen de los proveedores de servicios en la nube deben verificar las credenciales ecológicas de sus proveedores. Si el centro de datos de un proveedor de nube está ubicado en algún lugar como el Reino Unido, que funciona predominantemente con gas natural, sin importar cuántos certificados ecológicos tenga, es probable que funcione con combustibles fósiles.

A pesar de la etiqueta, los certificados ecológicos no siempre significan que toda, o incluso una parte, de la energía que se utiliza sea sostenible. Por ejemplo, una empresa que compra 1.000 MWh al año a una empresa de servicios públicos que funciona con carbón y gas natural aún puede afirmar que funciona con energía 100% ecológica porque ha comprado una cantidad igual de "verde" a través de 1.000 unidades de certificados ecológicos. En este caso, estos certificados son más como un programa de compensación de carbono, donde una reducción de las emisiones de carbono en un lugar "compensa" las emisiones que se producen en otro sitio.

Además, incluso cuando una red eléctrica está alimentada en parte por energía renovable, una vez que la electricidad está conectada a una red más grande, toda la energía, ya sea de fuentes renovables o de combustibles fósiles, se combina y es imposible separar la energía limpia de la sucia. Por esta razón, solo un pequeño número de países, como Costa Rica y Albania, pueden afirmar que funcionan con casi un 100% de energía renovable. En Europa, Islandia es el único país que funciona con energía 100% renovable, procedente de energía geotérmica e hidroeléctrica, con una pequeña cantidad de energía eólica. Como resultado, a menos que una red utilice energía 100% renovable, los combustibles fósiles siempre son parte de la ecuación energética.

Elegir centros de datos sostenibles

La ubicación es una consideración clave cuando se trata de centros de datos respetuosos con el medio ambiente. Los centros de datos que se encuentran en climas cálidos, como Arizona en los EE. UU., requieren sistemas de enfriamiento de alta potencia las 24 horas del día. Con una temperatura máxima promedio de 40 ° C en el verano, estos centros de datos pueden usar hasta cuatro millones de galones de agua al día para absorber el calor a través de la evaporación en las torres de enfriamiento.

Por el contrario, los centros de datos en climas más fríos pueden ser mucho más eficientes energéticamente. Los gigantes tecnológicos como Google están invirtiendo en centros de datos nórdicos precisamente por esta razón. En un centro de datos convencional, los equipos de TI de refrigeración a menudo representan la mayor parte del uso directo de electricidad, pero en países como Islandia, que hace frío durante todo el año, la refrigeración natural de los potentes servidores de IA minimiza el uso de energía y genera un ahorro energético considerable.

Más del 80% del hardware de la computadora no necesita estar ubicado cerca del usuario final en términos de latencia o accesibilidad, por lo que cuando la ubicación no afecta el rendimiento o la accesibilidad, alojar la computación de IA en centros de datos con enfriamiento natural es la opción ecológica obvia.

Es más, cuando se trata de la sostenibilidad del centro de datos, el acceso a fuentes de energía renovable es innegablemente importante. A pesar de las notables mejoras en la eficiencia energética, las instalaciones que funcionan con combustibles fósiles aún generan emisiones de carbono; en términos de minimizar las emisiones de carbono, los centros de datos con energía renovable son el estándar de oro. En Islandia, la energía proviene de energía 100% renovable que, para la organización de investigación y predicción meteorológica Centro Epson Meteo (ahora Expert Meteo), fue un factor vital en la elección de albergar sus aplicaciones informáticas intensivas en el centro de datos islandés de Verne Global.

Conclusión

El clima severo y el cambio climático son lo más importante hoy en día, y está claro que el uso de la tecnología por parte de la industria meteorológica para mejorar los modelos y visualizaciones meteorológicas y climáticas, e informar la toma de decisiones críticas, solo aumentará. Dadas las demandas de alta potencia de la investigación y el desarrollo meteorológicos, es vital que las organizaciones a la vanguardia de la innovación utilicen centros de datos que ofrezcan entornos optimizados y las soluciones más eficientes y sostenibles posibles.

 Publicado en Meteorological TECHNOLOGY INTERNATIONAL  por Nick Dale, Vicepresidente Ejecutivo de Desarrollo Empresarial en Verne Global. Enlace al artículo original: https://bit.ly/3mdybUG

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