Tajamar
Los estudiantes de los másteres técnicos de Tajamar Tech hemos estado explorando cómo aplicar la filosofía Green Code en el desarrollo de software. Tras analizar su importancia en la sostenibilidad, hemos llegado a conclusiones que queremos compartir con la comunidad, con el objetivo de promover un desarrollo tecnológico más eficiente y respetuoso con el medio ambiente.
El Problema: Impacto Ambiental del Software
El sector de la tecnología, aunque en 2020 tenía un impacto moderado en las emisiones globales de carbono, con un estimado entre el 1,5% y el 3%, está experimentando un crecimiento acelerado que podría llevar a un impacto desproporcionado en el futuro. Dentro de este sector, el desarrollo de software juega un papel clave y podría ser responsable de hasta el 14% de las emisiones totales de CO2 para 2040. Cada línea de código y servidor activo contribuye al problema global del cambio climático. Sin embargo, si solo el 3% de los desarrolladores y técnicos adoptaran prácticas de software ecológico, se lograría una reducción notable en la huella de carbono del sector tecnológico.
¿Sabías que el consumo energético de un centro de datos equivale al de una ciudad pequeña? Y, por si fuera poco, también emite tanto CO2 al año como 25.000 automóviles.
Si bien los debates morales sobre la inteligencia artificial (IA) están en el centro de la conversación actual, a menudo se pasa por alto un problema crucial: el impacto ambiental que conlleva el auge de la IA. Los modelos actuales, como GPT-3, pueden llegar a evaporar hasta 700.000 litros cúbicos de agua y generar 502 toneladas de CO2.
A nivel global, la demanda de IA podría representar hasta 6.600 millones de metros cúbicos de extracción de agua para 2027.
Si bien los debates morales sobre la inteligencia artificial (IA) están en el centro de la conversación actual, a menudo se pasa por alto un problema crucial: el impacto ambiental que conlleva el auge de la IA. Los modelos actuales, como GPT-3, pueden llegar a evaporar hasta 700.000 litros cúbicos de agua y generar 502 toneladas de CO2.
A nivel global, la demanda de IA podría representar hasta 6.600 millones de metros cúbicos de extracción de agua para 2027.
Desarrollo Sostenible: Cómo el Green Code Reduce Costos e Impacto Ambiental
Existen dos formas de entender el ciclo de vida del software aplicando Green Code:
Pero sin duda, la Metodología Green Code se centra en convertir el ciclo de vida del software en parte de la solución.
Green Code es un enfoque de desarrollo de software centrado en reducir el coste, consumo energético y la huella de carbono de las soluciones digitales a través de código más eficiente, algoritmos optimizados y un uso inteligente de los recursos Hw y Sw. Los desarrolladores pueden contribuir a un mundo más sostenible sin sacrificar rendimiento.
ODS y ESG en Software: La Ruta hacia una Tecnología Sostenible y Responsable
Green Code optimiza la eficiencia energética en el desarrollo de software y se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y los principios ESG (gobernanza ambiental, social y corporativa). Las empresas adoptan estas prácticas para reducir su huella de carbono, potenciar la eficiencia energética, utilizar energías renovables y fomentar la equidad y diversidad, promoviendo una sostenibilidad integral.
Las Cuatro Estrategias Fundamentales para un Desarrollo Sostenible en Tecnología
Un refrán mítico entre programadores es “divide y vencerás”, también nombre de un algoritmo; para resolver un problema complejo se debe descomponer en partes más simples y abordarlas de forma individual. Por ello, Green Code divide el problema del desarrollo en cuatro vectores clave:
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Ahorro de energía y energía limpia
La base de todo funcionamiento es la energía, por lo que es crucial utilizar fuentes de energía renovables y sostenibles y enfocar el diseño de las aplicaciones para minimizar el consumo.
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Eficiencia entre hardware y software
El software se adapta al hardware para maximizar el uso de recursos, especialmente en entornos en la nube, mejorando el rendimiento y reduciendo costos.
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Elección del sistema operativo
Se selecciona el sistema operativo más adecuado para el proyecto, garantizando estabilidad y compatibilidad con los demás componentes.
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Optimización del código
Se desarrolla un código más eficiente que realiza las mismas funciones con menos recursos, mejorando el rendimiento y preservando el hardware.
Impacto y Eficiencia: Decisiones Clave para la Infraestructura Tecnológica
Para entender la magnitud del impacto ambiental del software es crucial reconocer que cada programa necesario para actividades económicas depende de hardware y sistemas operativos específicos. Por ello, la optimización de servidores, centros de datos y sistemas operativos para minimizar su huella ambiental se ha vuelto una prioridad para muchas organizaciones.
Como indicador de rendimiento se utiliza el PUE (Power Usage Effectivenes): Se calcula como la relación entre la energía total consumida por el centro de datos y la energía utilizada específicamente por los sistemas de TI. Ayuda a identificar áreas de mejora en la infraestructura tecnológica.
El Impacto Positivo de la Nube: Maximizando Eficiencia
La nube puede reducir la huella de carbono hasta un 98%, disminuir el consumo energético y reducir costos al migrar aplicaciones, cargas de trabajo y bases de datos.
Al trasladar estas cargas desde centros de datos locales (on-premises) a plataformas en la nube, las organizaciones optimizan su eficiencia energética y reducen significativamente las emisiones de CO2. Los centros de datos en la nube están diseñados para maximizar el uso de recursos y minimizar el desperdicio, lo que los convierte en una opción sostenible y de lo más rentable para el desarrollo tecnológico.
La Importancia del Green Code en cada Etapa
En el desarrollo, la filosofía Green Code no se limita a optimizar las líneas de código de cualquier clase; su enfoque debe abarcar todo el ciclo de vida del software, desde las solicitudes de datos hasta la implementación y el mantenimiento.
Desde optimizar consultas a bases de datos, utilizar enfoques como el lazy load (carga diferida) o basarse en arquitecturas basadas en eventos, puede disminuir la carga del servidor y reducir el consumo de energía.
Elegir bien los Frameworks, librerías y patrones de diseño de forma óptima, es crucial para preservar el medio ambiente y bajar los costes de la aplicación.
Herramientas de Monitorización y Evaluación
- Monitores de Código Energético: Calculan en tiempo real el consumo y emisiones del código, permitiendo optimizaciones durante el desarrollo.
- Plataformas de Seguimiento en la Nube: Generan informes sobre el uso de recursos en la nube para identificar oportunidades de reducción del consumo.
- Calculadoras de Emisiones para Algoritmos: Estiman las emisiones en proyectos de alto procesamiento, ayudando a elegir la infraestructura más eficiente.
- Evaluadores de Eficiencia Web: Analizan el consumo energético de sitios web y proponen mejoras para optimizar sin afectar el rendimiento.
Los Retos que Afrontan los Desarrolladores de IA
Los desarrolladores y técnicos de inteligencia artificial enfrentan varios retos importantes, como el alto consumo de energía y agua de los grandes modelos de IA, lo que contribuye a una mayor huella ambiental. Para superar estos desafíos, se están optimizando algoritmos, utilizando energías renovables, mejorando la diversidad de datos y aplicando técnicas avanzadas de cifrado.
La forma de abordar estos Retos
Para abordar los retos de la inteligencia artificial, los desarrolladores están adoptando varias estrategias concretas.
En el caso del alto consumo energético, las empresas han comenzado a utilizar energías renovables para alimentar sus centros de datos, mientras que modelos más eficientes, como GPT-3 destilado, reducen la energía necesaria para entrenar IA sin sacrificar rendimiento.
En cuanto al consumo de agua, algunas empresas están implementando tecnologías de enfriamiento por aire en lugar de agua y ubicando centros de datos en regiones más frías, como los países nórdicos, para reducir el impacto hídrico.
En el ámbito de la ética y los sesgos, las compañías están mejorando sus conjuntos de datos para que sean más representativos y trabajando en IA explicable.
Conclusión
Green Code es más que una tendencia; es una necesidad en el desarrollo tecnológico sostenible. A medida que las tecnologías avanzan, adoptar prácticas ecológicas no solo ayuda a reducir el impacto ambiental, sino que también mejora la eficiencia operativa y la calidad del software. Este enfoque sostenible beneficia tanto al planeta como a las empresas, abriendo oportunidades para productos más eficientes y duraderos.
El futuro de Green Code es prometedor y está en manos de aquellos que están dispuestos a liderar este cambio hacia una tecnología más consciente.
