Durante años, las principales compañías automotrices han estado trabajando para agregar funciones autónomas a los vehículos en el camino hacia la conducción totalmente automatizada (piense en advertencias de cambio de carril, cámaras exteriores y control de crucero inteligente). Tesla, en particular, está apostando fuerte por la tecnología; Elon Musk ha dicho que la compañía «valdrá básicamente cero» si no puede controlar las funciones de conducción autónoma.
Los accidentes fatales recientes que involucran a Teslas autónomos han aumentado las preocupaciones de seguridad en torno a la conducción autónoma, pero un nuevo estudio(Se abre en una nueva ventana) por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) identifica un nuevo riesgo: las emisiones de carbono de la potencia informática.
Una flota global de vehículos autónomos podría superar las emisiones de carbono de todos los centros de datos en la actualidad, que ya representan un asombroso 0,3 % de las emisiones globales. Esto significa que los vehículos autónomos esencialmente duplicarían la energía que el mundo consume actualmente para ejecutar sitios web, servicios de transmisión, almacenamiento de datos y todas las demás funciones de Internet.
«Hacer que un automóvil se mueva de forma autónoma requiere muchos cálculos», dice Soumya Sudhakar, estudiante de posgrado en aeronáutica y astronáutica en el MIT y primer autor del estudio. «En los centros de datos de hoy, gran parte de la carga de trabajo está impulsada por la IA. Los vehículos autónomos también [rely on] IA para interactuar con el entorno, comprender lo que sucede y evitar obstáculos».
La investigadora del MIT Soumya Sudhakar presenta sus hallazgos en TEDx Boston. (Crédito: TEDx YouTube)
«Estas son cantidades realmente grandes de emisiones cuando estamos tratando de llegar a cero emisiones netas como sociedad», dice Sudhakar en una charla TEDx.(Se abre en una nueva ventana). Ella señala que las emisiones de actividades como escuchar podcasts, trabajar desde casa y ver Netflix son fáciles de olvidar.
«Una razón por la que no pensamos en la conexión directa entre la computación y las emisiones es que muchas de esas emisiones se extraen en los centros de datos. Pero esos centros consumen electricidad y producen muchas emisiones», dice.
Para cuantificar las emisiones de carbono de los vehículos autónomos, los investigadores consideraron cuatro factores:
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El número de vehículos autónomos en la carretera. Hoy en día hay 1.200 millones de automóviles.
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Cuántas horas al día se conduce cada vehículo.
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La potencia informática necesaria para dar soporte a esos vehículos durante esa cantidad de tiempo al día.
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La intensidad de carbono de la fuente de energía (gas/gol/viento/solar).
«Por sí solo, parece una ecuación engañosamente simple», dice Sudhakar. «Pero cada una de esas variables contiene mucha incertidumbre porque estamos considerando una aplicación emergente que aún no está aquí».
Ecuación para cuantificar las emisiones de carbono de los vehículos autónomos. (Crédito: TEDx Boston)
Los resultados son reveladores. Para simplificar las cosas, el equipo utilizó la intensidad de carbono promedio de la energía utilizada en 2020. Estimaron un máximo de mil millones de vehículos autónomos en la carretera (o la mayoría de los 1.2 mil millones de vehículos actuales), conduciendo durante una hora al día. con una computadora de 840 watts.
Con esos factores, las emisiones de los vehículos autónomos a partir de la potencia computacional serían equivalentes a las de todos los centros de datos actuales, o el 0,3 % de las emisiones globales. Eso es más o menos equivalente a todo el país de Argentina. Con una computadora más potente, de 3100 vatios, emitirían más del doble, o alrededor del 1% de las emisiones globales.
«Después de ver los resultados, esto tiene mucho sentido, pero no es algo que esté en el radar de muchas personas», dice Sertac Karaman, profesor asociado de aeronáutica y astronáutica y director del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS). ). «Estos vehículos en realidad podrían estar usando una tonelada de potencia informática. Tienen una visión de 360 grados del mundo, así que mientras nosotros tenemos dos ojos, ellos pueden tener 20 ojos, mirando por todos lados y tratando de entender todas las cosas que suceden al mismo tiempo».
El chip AI patentado de Tesla, llamado Dojo. (Crédito: Tesla)
La gran pregunta es: «¿Qué podemos hacer al respecto ahora para que no suceda en el futuro?» Los investigadores describieron cuatro áreas principales de enfoque.
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El primero es la descarbonización de la red eléctrica. Esto reducirá drásticamente el impacto del carbono «especialmente si asume que todos los vehículos autónomos también serán vehículos eléctricos», dice Sudhakar, refiriéndose a la creciente adopción(Se abre en una nueva ventana) de vehículos eléctricos en todo el mundo.
El segundo es acelerar la eficiencia de los propios chips «para que podamos hacer más cálculos con menos energía». Sudhakar dice que la tasa de mejora en la eficiencia de los chips se ha ralentizado en los últimos años. Esto puede ser algo que Musk deba considerar en el desarrollo del Dojo Chip de Tesla, un microchip ultrapotente sobre el que la empresa planea construir su futuro de IA.
Centros de datos Tesla AI con chips Dojo. (Crédito: Tesla)
La tercera forma de reducir las emisiones relacionadas con la informática es programar los vehículos para reducir el tiempo de inactividad y otros movimientos que realizan los humanos en sus vehículos, que requieren energía.
Finalmente, la cuarta área de enfoque es hacer que la computadora deje de «pensar» cuando ya no vale la pena, reduciendo los cálculos innecesarios. «Hacemos esto todo el tiempo como humanos», dice Sudhakar. «Cuando queremos café, podemos sentarnos y pensar durante mucho tiempo acerca de cuál es el camino a la cafetería: el tráfico, el clima, la hora del día, las intersecciones; podríamos generar muchas simulaciones, pero [at some point] pensar demasiado puede contrarrestar cualquier ganancia potencial».
Ella cree que los robots se pueden programar para comprender sus emisiones totales de carbono y utilizar el aprendizaje automático para gestionar su propia huella de carbono a partir de la informática. Pero eso es algo que los fabricantes de automóviles como Tesla, o los fabricantes de chips autónomos como Qualcomm, deberían decirle a sus sistemas que consideren.
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