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Los ordenadores de los coches autónomos podrían poner en jaque la sostenibilidad global

Si los vehículos autónomos se adoptan de forma generalizada, la eficiencia del ‘hardware’ tendrá que avanzar rápidamente para mantener bajo control las emisiones de carbono relacionadas con la informática.

coches autónomos

En el futuro, la energía necesaria para hacer funcionar los potentes ordenadores a bordo de una flota mundial de vehículos autónomos podría generar tantas emisiones de gases de efecto invernadero como todos los centros de datos del mundo actual. Así se desprende de un nuevo estudio impulsado por investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) en el que se analiza el consumo potencial de energía y las emisiones de carbono asociadas en caso de que se generalice el uso de vehículos autónomos. A continuación, las principales conclusiones del paper Centros de datos sobre ruedas: emisiones de la computación a bordo de vehículos autónomos.

 

Imponente huella de carbono

Los centros de datos que albergan la infraestructura informática física utilizada para ejecutar aplicaciones son ampliamente conocidos por su gran huella de carbono. En la actualidad, de hecho, representan alrededor del 0,3% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero. Así, al detectar que se ha prestado menos atención a la huella potencial de los vehículos autónomos, los investigadores del MIT optaron por construir un modelo estadístico para abordar el problema. Determinaron entonces que 1.000 millones de vehículos autónomos, cada uno de ellos conduciendo durante una hora al día con un ordenador que consumiera 840 vatios, consumirían energía suficiente para generar aproximadamente la misma cantidad de emisiones que los centros de datos en la actualidad.

Siguiendo esta misma línea, los investigadores también descubrieron que, en más del 90% de los escenarios modelados, para evitar que las emisiones de los vehículos autónomos superen las emisiones actuales de los centros de datos, cada vehículo debe utilizar menos de 1,2 kilovatios de potencia para la computación, lo que requeriría un hardware más eficiente. En un escenario -en el que el 95% de la flota mundial de vehículos es autónoma en 2050, las cargas de trabajo computacionales se duplican cada tres años y el mundo sigue descarbonizándose al ritmo actual, determinaron que la eficiencia del hardware tendría que duplicarse más rápido que cada 1,1 años para mantener las emisiones por debajo de esos niveles.

"Si mantenemos las tendencias habituales de descarbonización y el ritmo actual de mejora de la eficiencia del hardware, no parece que vaya a ser suficiente para limitar las emisiones de la informática a bordo de los vehículos autónomos. Esto puede convertirse en un problema enorme. Pero si nos adelantamos a él, podríamos diseñar vehículos autónomos más eficientes y con una menor huella de carbono desde el principio", afirma Soumya Sudhakar, investigador del MIT y autor del informe junto a Vivienne Sze, profesora asociada del departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS), y Sertac Karaman, profesor asociado de Aeronáutica y Astronáutica y director del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS).

 

Modelando las emisiones

Los investigadores crearon un marco para estudiar las emisiones operativas de los ordenadores a bordo de una flota mundial de vehículos eléctricos totalmente autónomos, es decir, que no necesitan un conductor humano de apoyo. El modelo se corresponde con una función del número de vehículos de la flota mundial, la potencia de cada ordenador en cada vehículo, las horas de conducción de cada vehículo y la intensidad de carbono de la electricidad que alimenta cada ordenador. "Por sí sola, parece una ecuación engañosamente sencilla. Pero cada una de esas variables contiene mucha incertidumbre porque estamos considerando una aplicación emergente que aún no está aquí", defiende Sudhakar.

Por ejemplo, algunas investigaciones sugieren que el tiempo de conducción en vehículos autónomos podría aumentar porque la gente puede hacer varias cosas a la vez mientras conduce y los jóvenes y los ancianos podrían conducir más. Pero otros estudios sugieren que el tiempo de conducción podría disminuir porque los algoritmos podrían encontrar rutas óptimas que lleven a la gente a su destino más rápidamente. Además de tener en cuenta la incertidumbre, los investigadores también tuvieron que modelar hardware y software informático avanzado que aún no existe.

Para lograrlo, modelaron la carga de trabajo de un algoritmo muy popular para vehículos autónomos, conocido como red neuronal profunda multitarea. Exploraron cuánta energía consumiría esta red neuronal profunda si procesara simultáneamente muchas entradas de alta resolución procedentes de muchas cámaras con altas frecuencias de cuadro. Cuando utilizaron el modelo probabilístico para explorar distintos escenarios, Sudhakar se sorprendió de lo rápido que se acumulaba la carga de trabajo de los algoritmos. Por ejemplo, si un vehículo autónomo tiene 10 redes neuronales profundas que procesan imágenes de 10 cámaras y ese vehículo conduce durante una hora al día, hará 21,6 millones de inferencias cada día. Mil millones de vehículos harían 21,6 cuatrillones de inferencias. Para ponerlo en perspectiva, todos los centros de datos de Facebook del mundo hacen unos cuantos billones de inferencias cada día.

"Después de ver los resultados, esto tiene mucho sentido, pero no es algo que esté en el radar de mucha gente. En realidad, estos vehículos podrían utilizar una tonelada de potencia informática. Tienen una visión del mundo de 360 grados, así que mientras nosotros tenemos dos ojos, ellos pueden tener 20, mirando a todas partes e intentando comprender todo lo que ocurre al mismo tiempo", afirma Karaman.

 

Controlar las emisiones

Para evitar que las emisiones se disparen, los investigadores concluyeron que cada vehículo autónomo debe consumir menos de 1,2 kilovatios de energía informática. Para que esto sea posible, el hardware informático debe ser más eficiente a un ritmo mucho más rápido, duplicando su eficiencia cada 1,1 años aproximadamente. Una forma de aumentar esa eficiencia podría ser utilizar hardware más especializado, diseñado para ejecutar algoritmos de conducción específicos. Como los investigadores conocen las tareas de navegación y percepción necesarias para la conducción autónoma, podría ser más fácil diseñar hardware especializado para esas tareas, considera Sudhakar. Pero los vehículos suelen tener una vida útil de 10 o 20 años, por lo que uno de los retos del desarrollo de hardware especializado sería "prepararlo para el futuro" para que pueda ejecutar nuevos algoritmos.

En el futuro, los investigadores también podrían hacer que los algoritmos fueran más eficientes y necesitaran menos potencia de cálculo. Sin embargo, esto también supondría un reto, ya que sacrificar parte de la precisión en aras de la eficiencia podría afectar a la seguridad del vehículo. Ahora que han demostrado este marco, los investigadores quieren seguir explorando la eficiencia del hardware y las mejoras de los algoritmos. Además, dicen que su modelo puede mejorarse caracterizando el carbono incorporado de los vehículos autónomos -las emisiones de carbono generadas cuando se fabrica un coche- y las emisiones de los sensores de un vehículo. Y aunque todavía quedan muchos escenarios por explorar, los investigadores esperan que este trabajo arroje luz sobre un problema potencial.



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