23 Abril 2025
Professor da UFRGS estuda como reduzir o custo energético da IA.
A reportagem é de Bettina Gehm, publicada por Sul21, 19-04-2025.
De tempos em tempos, a internet é invadida por uma nova trend envolvendo inteligência artificial. A última foi transformar fotos em desenhos no estilo Studio Ghibli através do ChatGPT. De um lado, havia pessoas compartilhando o resultado da transformação de suas próprias fotos; de outro, usuários das redes sociais alertavam para a grande quantidade de energia que demanda o uso das IA. Mas por que tantos recursos são necessários para que plataformas como o ChatGPT funcionem?
O Sul21 conversou com o professor da UFRGS Luigi Carro, um dos únicos pesquisadores – no mundo – focados em como reduzir a energia gasta pela inteligência artificial.
“Hoje em dia, todo mundo usa um ou outro tipo de CPU [Unidade Central de Processamento, ou Central Processing Unit, em inglês], não tem muita diversidade. É difícil inventar um novo hardware”, explica o professor. Hardware é a parte física do computador, enquanto os softwares são os programas nele instalados.
A pesquisa de Carro é justamente sobre como fazer otimizações de energia em softwares. “Como mudar de tal maneira o programa para o consumo de energia ser menor que o original”, resume. Atualmente, segundo o professor, o programa mais significativo em termos de consumo de energia é o da inteligência artificial.
“Um celular tem 4 CPUs dentro. Cada uma delas só é ligada quando precisa executar uma aplicação específica. É por isso que a bateria do celular dura o dia inteiro”, exemplifica Carro. “Com a IA é diferente. Eu faço uma pergunta, um grande conjunto de processadores tem que trabalhar ao mesmo tempo, o mais rápido possível, para responder”.
Para que a IA “aprenda” tudo que é necessário para responder perguntas e executar comandos, ela utiliza redes neurais, um modelo inspirado nas funções do cérebro humano. As conexões dentro dessa rede, para as aplicações em IA, são em grande número, e cada conexão possui um parâmetro, também conhecido como peso.
Os pesos representam a força da relação entre o que entra (a solicitação que o usuário faz à IA) e as previsões de saída (o que a IA responde). Estas ações podem ser representadas por operações em matrizes, com bilhões ou mesmo trilhões de elementos.
Carro explica que o ChatGPT, por exemplo, precisa de muitos pesos para fazer um raciocínio – 1,7 trilhão, aproximadamente. Na fase em que a IA é treinada, é repetido muitas vezes o processo de multiplicação dos pesos dentro da matriz.
Tudo isso é calculado pelo software. Como é de se imaginar, a memória para tantos cálculos não cabe num celular ou computador pessoal. Por isso, é preciso haver uma comunicação entre o dispositivo usado para acessar a IA e os data centers. Trata-se de instalações físicas que armazenam e processam dados. Todas as grandes empresas de tecnologia têm um ou mais.
É aí que entra o gasto de energia elétrica – nos data centers. De acordo com a Agência Internacional de Energia, a demanda por eletricidade de data centers aumentou nos últimos anos e espera-se que continue crescendo. Carro lembra que, em janeiro de 2023, o ChatGPT consumiu energia equivalente a uma cidade de 175 mil habitantes na Dinamarca.
Além disso, essas instalações precisam estar sempre refrigeradas, e o custo energético da refrigeração também é grande.
“Está todo mundo preocupado em fazer a IA funcionar, em como usá-la em todos os negócios possíveis. O consumo de energia não é uma preocupação agora, mas isso em breve vai nos incomodar”, alerta Carro.
Uma das alternativas para reduzir o impacto energético da inteligência artificial, segundo o professor Carro, é “reinventar os algoritmos”. Atualmente, o programa utiliza o modelo Large Language Model (“Grande Modelo de Linguagem”, ou LLM) para aprender a partir de enormes bases de dados. Para aplicações que usam programas como ChatGPT, por exemplo, é possível fazer algumas tarefas usando mais LLMs menores ao invés de uma LLM gigante e, com isso, reduzir a energia consumida na aplicação.
“A gente tem que inventar outras maneiras de fazer cálculos”, pontua o professor. “Se o Brasil crescer 3% ao ano durante vários anos, não vamos ter energia para alimentar o crescimento do país. Se colocar data center em tudo que é cidade, não vamos ter como alimentar esses data centers. É um problema de política pública”.
Deixar de usar a inteligência artificial não parece ser uma opção. Carro compara o uso dessa tecnologia com outras, bem mais ancestrais: “Não tem como parar de usar o fogo depois que se aprende. Você se acostuma ao calor, à comida cozida. É a mesma coisa com a IA: inventaram uma coisa tão potente, que vai facilitar a vida de tanta gente, que é impossível tirar. Ela não vai desaparecer. Temos que usar com mais inteligência, mas definitivamente iremos usar”.
En la entrevista con Evgeny Morozov, se visualizó el contexto del desarrollo de las tecnologías digitales y sus implicaciones so[...]
LER MAISO historiador Yuval Noah Harari, um dos pensadores do momento, reflete sobre como a inteligência artificial e o ‘big data’ tr[...]
LER MAIS
