Con el fin de demostrar su compromiso con el uso responsable de la tecnología, Mila, firma especializada en Inteligenca Artificial (IA) con sede en Montreal (Canadá),  Gamma, el equipo global de ciencia de datos e IA de Boston Consulting Group, Haverford College (EEUU) y Comet.ml, proveedor de soluciones de marchine learning (aprendizaje automático) crean CodeCarbon.

Se trata  de un paquete de software de código abierto con el que es posible calcular la huella de CO2 que generan los sistemas informáticos en función de su ubicación. Este software es capaz de determinar la cantidad de dióxido de carbono (CO2) que producen los recursos informáticos utilizados para ejecutar código y permite que los desarrolladores optimicen su trabajo. También les recomienda cómo pueden reducir las emisiones seleccionando infraestructuras en la nube en regiones que utilicen fuentes de energía con menor huella de carbono.

Yoshua Bengio, fundador de Mila y ganador del premio Turing, explica que «la IA es una tecnología poderosa y muy positiva, pero es importante que seamos conscientes de su creciente impacto medioambiental». «El proyecto CodeCarbon pretende precisamente eso, y espero que inspire a todas las personas que trabajan con IA a calcular, divulgar y reducir su huella de carbono», añade.

Entrenar un potente algoritmo de aprendizaje automático puede exigir que numerosas máquinas de computación estén funcionando durante días o semanas, y realizar los ajustes necesarios para mejorar el algoritmo buscando diferentes parámetros puede ser una tarea especialmente laboriosa. En el caso de arquitecturas de última generación como VGG, BERT y GPT-3, que cuentan con millones de parámetros y se entrenan en múltiples unidades de procesamiento gráfico durante varias semanas, esto puede significar una diferencia de cientos de kilos de CO₂ equivalente.

El rastreador registra la cantidad de energía que utiliza la infraestructura subyacente de los principales proveedores de servicios en la nube y de centros de datos alojados en instalaciones privadas. Basándose en fuentes de datos públicas, calcula la cantidad de emisiones de CO2 producidas remitiéndose a la intensidad de carbono del mix de energía de la red eléctrica a la que está conectado el hardware. El rastreador registra el cálculo de CO₂ equivalente generado por cada experimento y almacena los datos sobre las emisiones de cada uno de los proyectos y de toda la organización. Esto ofrece a los desarrolladores una mayor visibilidad de la cantidad de emisiones que generan al entrenar sus modelos y la plasma en un sencillo cuadro de mando que muestra los equivalentes en magnitudes fácilmente comprensibles, como kilómetros recorridos en coche, horas dedicadas a ver la televisión o energía diaria consumida por un hogar medio de Estados Unidos.