En su mayor parte, esta basura procederá de los elementos del hardware, como las unidades de procesamiento o las de almacenamiento, y los sistemas de alimentación, apunta el estudio.

La investigación, cuyos detalles se han publicado en la revista Nature Computational Science, es una colaboración internacional liderada por científicos de China e Israel.

Aunque la IA generativa es útil para muchas aplicaciones de investigación y algunas tareas cotidianas, como la generación de textos o imágenes, depende de las rápidas mejoras en la infraestructura de hardware y la tecnología de chips.

El reciente aumento de la implantación de la IA generativa ha contribuido a un incremento de la basura electrónica por la sustitución de equipos electrónicos obsoletos, que resulta perjudicial para el medio ambiente.

Estudio sobre la basura electrónica

El estudio liderado por el investigador de la Academia China de Ciencias Peng Wang ha calculado las cantidades potenciales de basura electrónica producidos por la IA generativa, centrándose en grandes modelos lingüísticos, entre 2020 y 2030.

Para ello, el equipo considera cuatro escenarios con distintos grados de producción y aplicación de IA generativa, desde un escenario agresivo (con aplicaciones generalizadas) hasta uno conservador (aplicaciones específicas).

Según las proyecciones del estudio, el volumen de residuos electrónicos podría alcanzar los 2,5 millones de toneladas al año en 2030, suponiendo que no se tuvieran en cuenta métodos de reducción de residuos.

Los investigadores también descubrieron que la cantidad total de basura electrónica creada por la IA generativa entre 2023 y 2030 podría alcanzar los cinco millones de toneladas, en el escenario con mayor crecimiento de la IA.

Según el estudio, en este escenario, los residuos electrónicos generados podrían incluir 1,5 millones de toneladas de placas de circuitos impresos y 0,5 millones de toneladas de baterías, que pueden contener materiales peligrosos como plomo y cromo.

Las conclusiones ponen de relieve la necesidad de un uso responsable de la IA generativa y de estrategias proactivas de gestión de los residuos electrónicos para reducir los efectos nocivos de la contaminación.

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DOBLE LLAVE

Con información de EFE Servicios

Fuente de imagen referencial: EFE/Michael Reynolds

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