O ChatGPT gasta meio litro de água a cada 20 mensagens enviadas. Esse dado alarmante destaca a necessidade urgente de se adotar práticas de green software para minimizar o impacto ambiental da tecnologia.

Mas, o que é green software?

Green software, ou softwares sustentáveis, referem-se ao desenvolvimento de programas de computador de maneira que minimizem seu impacto no meio ambiente. Isso envolve criar softwares que consumam menos energia e gerem menos resíduos. A Green Software Foundation sugere seis diretrizes para desenvolvedores: usar menos energia e carbono, entender quando a energia é mais limpa, utilizar o hardware de forma eficiente, medir o consumo de energia e assumir compromissos para reduzir as emissões de carbono.

Impactos ambientais e inteligência artificial

Treinar um modelo de inteligência artificial pode emitir tanto carbono quanto cinco carros ao longo de suas vidas. Isso ocorre porque esses modelos fazem uso de tecnologias intenso especializadas, como GPUs (unidades de processamento gráfico), que consomem muita energia. Além disso, a necessidade constante de atualizar esses modelos perpetua um ciclo de alto consumo energético e emissões de gases de efeito estufa.

Métrica de intensidade de carbono do software

A intensidade de carbono do software (SCI) mede a quantidade de emissões de carbono geradas por um software durante seu uso. Para calculá-la, é necessário medir o consumo de energia do software, a quantidade de carbono emitida pelas fontes de energia utilizadas, e as emissões incorporadas no hardware (os componentes físicos). Isso ajuda os desenvolvedores a identificar onde podem melhorar para usar menos energia e emitir menos carbono. Há calculadoras disponíveis na internet que permitem o cálculo da pegada de carbono de qualquer site que esteja online.

Redução de impacto ambiental

Existem várias maneiras de reduzir o consumo de energia e as emissões de carbono ao desenvolver software. Uma delas é otimizar o código do software para ser mais eficiente, o que pode incluir a reformulação de algoritmos e a reutilização de modelos de IA já existentes, ao invés de produzir outro do zero. Outra abordagem é usar servidores e data centers que consumam menos energia, escolhendo provedores de nuvem que utilizem energia de forma mais eficiente.