Google o Netflix están devorando la energía mundial y este informático tiene la solución

Miles de millones de personas usamos cada día internet para comunicarnos o para acceder a contenidos. Nunca nos paramos a pensarlo y nos parece algo etéreo, pero en este caso el saber sí ocupa lugar y la conexión es real y se produce en lugares físicos. En realidad, la nube se materializa en los llamados centros de datos, que son clave para el funcionamiento de nuestro mundo, desde una transacción bancaria al último capítulo de la serie de moda de una plataforma. Almacenar cada vez más información y acceder a ella está relacionado con otro problema: requiere un enorme gasto energético. ¿Es compatible la digitalización del planeta con el ahorro de energía?

El reto está servido, no solo para las grandes tecnológicas, sino para la sociedad en general, y quién sabe si la solución o parte de ella puede pasar por la mente de un joven informático español. Luis Costero Valero (Guadalajara, 1992), profesor de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) e investigador del grupo ArTeCS (Architecture and Technology of Computing Systems), está empeñado en encontrar una respuesta y parece que no va por mal camino. Al menos así se lo reconocen otros expertos, porque este martes recogió uno de los Premios de Investigación Sociedad Científica Informática de España (SCIE)-Fundación BBVA en la modalidad Investigadores Jóvenes Informáticos. ¿En qué consiste su aportación?

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Según explica en una entrevista con Teknautas, su investigación se centra en la computación de altas prestaciones, es decir, operaciones intensivas de cálculo que requieren “ordenadores muy potentes, ubicados en un mismo edificio, refrigerados y con medidas de seguridad para que, si se va la luz, no interrumpan su actividad”. En los últimos tiempos, están proliferando en España grandes instalaciones destinadas a centros de datos de multinacionales como Google, Amazon, IBM, Meta, Microsoft y Oracle. Aunque realmente son muy diversos: “Muchas empresas privadas tiene uno propio, cada banco tiene el suyo, otros son públicos y se alquilan...” Si algo tienen en común es que albergan servidores que demandan muchísima energía.

En promedio, un centro de datos gasta tanto como 25.000 hogares. De hecho, ya estas instalaciones ya representan más del 1% del consumo energético global. Sin embargo, el ritmo al que están creciendo es vertiginoso, hasta tal punto que se espera que acaparen “entre el 6% y el 10% de la energía mundial en tres o cuatro años”. La mayor parte de este consumo está directamente relacionado con las operaciones de cálculo, pero hasta un 30% se va en refrigeración, puesto que los equipos producen tanto calor que es necesario enfriarlos.

Aunque no nos demos cuenta, cada vez que usamos internet, más allá del propio gasto energético del dispositivo que utilizamos para conectarnos, incurrimos en un consumo de energía remoto. “Toda acción en internet acaba en un centro de datos que procesa la información que envías y te devuelve algo, una búsqueda en Google o un vídeo de Netflix”, comenta el informático de la UCM. No obstante, tampoco hay que obsesionarse demasiado con esa pequeña huella personal. “El uso particular tiene una repercusión ínfima. Si eres dueño de un centro de datos, quizá puedes hacer que sea más eficiente, pero a nivel de usuario es irrelevante”, afirma. No obstante, el paradigma del consumo energético desaforado en la computación está en la minería de las criptomonedas, es decir, el proceso para procesar las transacciones. ¿Por qué? “Requieren cálculos muy intensivos”, explica, “y eso se traduce en un gran coste de energía”.

Enseñar a las máquinas

El trabajo de Luis Costero está enfocado en la mejora de la eficiencia energética, no de los centros de datos en su conjunto, sino de cada uno de sus servidores. “Cada vez son más potentes, queremos que procesen mejor y que tengan un mayor rendimiento, pero que el consumo no se dispare. En eso se basa mi investigación y para ello hemos explorado diferentes soluciones, que pueden ser más tradicionales, a través de algoritmos clásicos de eficiencia energética, o más novedosas, basadas en inteligencia artificial y, en concreto, en aprendizaje automático”, explica.

Esta segunda opción pasa por “enseñar al algoritmo a gestionar recursos para consumir menos sin afectar al rendimiento”. El ejemplo más claro es el procesamiento de un vídeo. “Cuando te conectas a Youtube o Netflix”, comenta el experto, “tienes que verlo a 24 ‘frames’” (el número de imágenes o fotogramas por segundo), “o como mucho a 60, de acuerdo con los últimos estándares, porque realmente no necesitas más, ya que el ojo humano no los apreciaría”. Pues bien, optimizar este trabajo sin apurar toda la capacidad que ofrece el ordenador es ganar eficiencia energética. “Puede que vaya más despacio, pero si llegas a un mínimo de fotogramas por segundo, es suficiente”, apunta. Tirar de “inteligencia artificial” no significa que la máquina haga todo el trabajo. De hecho, estamos “muy, muy lejos” de esa posibilidad. Por eso, los investigadores tienen que “definir muy bien el problema y controlar lo que hay que limitar”, comenta. Para ello, sigue siendo imprescindible un conocimiento humano previo que permita entrenar al sistema.

En concreto, su grupo de investigación recurre a una técnica conocida como aprendizaje por refuerzo. “Es una rama de la inteligencia artificial en la que nosotros no decimos exactamente qué es lo que tiene que hacer el algoritmo, sino que dejamos que realice la acción que quiera y le decimos si ha sido buena o mala, otorgándole una puntuación: un 10 cuando es excelente, un 7 si es un poco peor o un 3 si ha sido pésima”. Al cabo del tiempo, el sistema aprende a distinguir entre acciones buenas y malas y puede anticipar lo que será mejor a largo plazo. Es decir, que es capaz de optar por una acción que no es ideal desde un punto de vista inmediato, pero que en tres o cuatro pasos propiciará un mejor resultado.

La otra forma “más tradicional” de lograr mejorar la eficiencia energética de un servidor es recurrir a “una librería que permita ejecutar más de una aplicación simultáneamente en un mismo ordenador, de forma que no compitan por los recursos, sino que sean capaces de cooperar. Cuando una aplicación no necesita toda la potencia, puede ceder esa capacidad y al final consigues aumentar la eficiencia energética con los mismos recursos”, comenta.

Las tendencias

Luis Costero comenzó a trabajar en esta línea a un nivel mucho más pequeño. En su tesis doctoral, aplicaba conceptos de eficiencia energética a pequeña escala: móviles, placas pequeñas o internet de las cosas. Sin embargo, ha terminado en los centros de datos porque tienen mucho más interés. “Cuando publicamos algo, nos escriben muchísimo para preguntar cómo lo hemos hecho”, afirma. No es de extrañar, porque su trabajo parece fundamental para el mundo que se avecina, en el que el uso de internet es cada vez más intenso, pero en el que, a la vez, es necesario controlar el consumo de energía por razones climáticas y económicas. El problema es que la eficiencia energética tiene un límite. “Por supuesto, si quieres más rendimiento, necesitas más consumo”, reconoce. Por mucho que los sistemas mejoren, llega un punto en el que “no puedes seguir reduciendo el consumo sin afectar al rendimiento, está claro”.

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Aun así, confía en que la investigación informática pueda dar con la clave para resolver muchos otros problemas relacionados con la energía, teniendo en cuenta la encrucijada en la que se encuentra el planeta. Por ejemplo, un aspecto fundamental son las simulaciones que pueden permitir optimizar recursos como los procedentes de las energías renovables: “Podemos predecir cuál será la generación de energía por parte de un parque solar y este tipo de cálculos forman parte de la computación de alto rendimiento”.

Aunque los avances en el campo de la informática parecen reservados a las grandes empresas, lo cierto es que la investigación pública, como la que este experto realiza en la Universidad Complutense, sigue teniendo un peso decisivo. “Es muy buena, puntera y tiene un futuro muy prometedor, a pesar de que las condiciones son mejores en las compañías privadas”, reconoce. De hecho, algunas ramas de la investigación tienen mucho más sentido en universidades y centros de investigación que no buscan el lucro inmediato: “Es lo que llamamos ciencia básica, la empresa va a centrarse en lo que ofrezca beneficios, mientras que a nosotros eso nos da igual, yo quiero investigar para descubrir cosas y avanzar en el conocimiento, el beneficio llegará después”. En ese sentido, considera que España está bien posicionada.

Además, hay que tener en cuenta que no todo pasa por la inteligencia artificial. “Es verdad que este campo ha abierto muchas líneas de investigación, pero eso no significa que otras se hayan desaparecido. El resto de estudios tradicionales siguen adelante. Por ejemplo, ahora hay una corriente muy fuerte para diseñar procesadores europeos y eso no tiene que ver con la inteligencia artificial”, comenta.