Aproveitando o poder da IA ​​para combater as mudanças climáticas

Se nada mudar na forma como tratamos o meio ambiente, até 2030 a temperatura média global aumentará para 1,5 graus Celsius. Embora seja um número aparentemente insignificante, as repercussões disto podem ser catastróficas, com acontecimentos como ondas de calor catastróficas, inundações, secas, quebras de colheitas e extinção de espécies a tornarem-se significativamente comuns.

Estamos a viver a nossa última oportunidade, onde todas as nações industrializadas terão de dar as mãos para reduzir os gases com efeito de estufa até metade de 2030 e depois parar de adicionar dióxido de carbono à atmosfera até ao início da década de 2050. Um atraso de alguns anos tornará o objectivo inatingível, garantindo um futuro mais quente e mais perigoso.

A situação está lentamente a sair das mãos humanas, abrindo espaço para a adopção da IA ​​para intervenção nas alterações climáticas.

Neste artigo, analisaremos as duas facetas da utilização da inteligência artificial para as alterações climáticas – uma que destaca a necessidade de a tecnologia entrar na causa e outra que sugere o contrário. Em última análise, deixarei que você decida a urgência de aplicar IA à causa.

As coisas importantes primeiro.

Por que sua empresa deveria se preocupar com as mudanças climáticas?

Quando se trata de combater as alterações climáticas, os negócios normais não funcionarão mais. Existem vários motivos convincentes pelos quais todas as empresas, incluindo a sua, devem pensar na sustentabilidade. Vejamos os principais.

1. Os clientes estão pedindo isso.

Uma empresa de pesquisa, Proedge, descobriu que 78% dos americanos pagariam mais por produtos com benefícios ambientais/sustentáveis/de caridade. O aumento da atenção dos meios de comunicação social e da sensibilização do público para as questões ambientais influenciaram enormemente os hábitos de compra dos consumidores. Isto levou a uma situação em que os consumidores são mais propensos a comprar de empresas socialmente conscientes.

2. Economize em impostos ou obtenha incentivos fiscais.

O governo federal oferece vários créditos fiscais que incentivam as empresas a investir em fontes de energia renováveis, como geotérmica, solar e eólica. Sua empresa pode ser elegível para um crédito fiscal de até 26% do custo de instalação do sistema de energia solar, usando células de combustível com capacidade de 0,5 quilowatts ou mais, e instalando turbinas eólicas de pequena escala com capacidade de 200 quilowatts e abaixo. Outros benefícios podem incluir – dedução fiscal para edifícios comerciais energeticamente eficientes e crédito de imposto sobre o rendimento do biodiesel.

3. Os investidores estão esperando por isso.

As empresas que tendem a priorizar a sustentabilidade têm mais potencial para atrair investimentos de fundos orientados por ESG e investidores socialmente conscientes. Segundo estudo da Harvard Business Review, empresas que focam na sustentabilidade tendem a ter melhor desempenho financeiro e menor custo de capital, atraindo mais investidores. Verificou-se também que os artistas ESG desfrutam de avaliações mais elevadas por uma margem de 20%.

4. Está impactando suas cadeias de abastecimento

As alterações climáticas afectam a cadeia de abastecimento de duas maneiras – provocam fenómenos meteorológicos severos e duradouros que podem danificar instalações, cortar recursos e perturbar viagens. Também leva ao aumento do nível do mar, que é altamente utilizado pelas cadeias de abastecimento globais, tanto que se sabe que as alterações climáticas causam perdas de 7,6 mil milhões de dólares aos portos todos os anos.

Razões como estas incentivam as empresas a olhar para a tecnologia, especialmente para a IA, para implementar ações climáticas nos seus processos. Em resposta, vários produtos e startups de IA entraram no mercado, como –

• ClimateAI – Uma plataforma climática empresarial para ajudar as empresas a reduzir, monitorar e se adaptar aos riscos climáticos físicos
• Gro Intelligence – Analisa trilhões de pontos de dados de múltiplas fontes – previsões de safras, imagens de satélite, topografia – para fornecer previsões sobre produtos agrícolas exclusivos.
• Climavision – Uma solução de previsão que atualiza proativamente as empresas sobre eventos climáticos que podem impactar as vendas e as operações comerciais.

As aplicações da inteligência artificial nas mudanças climáticas

O possível atraso ou mesmo a mitigação de uma situação terrível exigirá esforços rápidos no sentido de uma resposta imediata à crise com base no planeamento a longo prazo. As soluções de IA para as alterações climáticas são mais adequadas para isto devido à sua capacidade de recolher, construir e interpretar campos de dados grandes e complexos sobre o impacto climático, emissões e muito mais. Em última análise, isto apoiará as partes interessadas na adoção de uma estratégia informada e baseada em dados para abordar as emissões de carbono e criar uma sociedade mais verde.

Modelagem Climática

Os especialistas em aquecimento global há muito que utilizam modelos climáticos para compreender a complexidade das interacções entre os diferentes componentes do sistema terrestre, de modo a que o impacto potencial das alterações climáticas possa ser previsto com precisão. As ferramentas de IA para as alterações climáticas ajudam a melhorar a eficiência e a precisão dos modelos, integrando uma grande quantidade de conjuntos de dados e processando-os com precisão. Além disso, a aprendizagem automática pode ser aplicada para encontrar padrões nos conjuntos de dados recolhidos que podem não aparecer aos investigadores humanos.

Eficiência energética

A otimização do consumo de energia e a redução de resíduos são fundamentais para tornar o desenvolvimento sustentável. Para resolver esta questão, a indústria está a experimentar um sistema de gestão de redes inteligentes alimentado por IA que geriria a criação, distribuição e consumo de eletricidade de forma eficiente.

Esta parte da IA ​​das alterações climáticas pode ajudar na análise de dados em tempo real de múltiplas fontes, como medidores e sensores inteligentes, para identificar padrões e prever com precisão as necessidades de energia. O resultado? Melhor otimização da alocação de recursos energéticos, o que não só reduz o desperdício, mas também garante que a oferta atenda à demanda.

Leia também: Construindo Sistemas de Gestão de Energia para Neutralidade de Carbono

Captura de Carbono

É uma abordagem que envolve a captura das emissões de dióxido de carbono libertadas por fontes energéticas e relacionadas com a indústria antes da sua libertação no ambiente. Tendo como principal objectivo a minimização da libertação de CO2 no ambiente, a IA está a ser utilizada para a optimização da operação e concepção destas tecnologias de captura de carbono para que se tornem mais económicas e eficientes.

Previsão de Desastres

Os cientistas climáticos e os meteorologistas estão a utilizar a inteligência artificial para prever e eliminar os efeitos dos desastres naturais relacionados com o clima. Com a tecnologia ao seu lado, podem analisar uma enorme quantidade de conjuntos de dados para encontrar tendências que indiquem a possibilidade de catástrofes iminentes, após o que podem construir e implementar um sistema de alerta precoce para minimizar a perda de propriedades e de vidas.

Rastreamento de Ecossistemas

Uma parte crítica da medição do impacto das alterações climáticas é acompanhar a mudança nos recursos naturais e na biodiversidade. O uso da IA ​​nas mudanças climáticas pode ser visto no uso de ferramentas que processariam grandes quantidades de dados provenientes de imagens de drones, imagens de satélite e outras fontes. Os conservacionistas também podem utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar padrões nas mudanças na cobertura da terra e na distribuição de espécies.

Moda rápida

A indústria da fast fashion é um poderoso contribuinte para a crise climática, responsável por até 10% das emissões globais de dióxido de carbono. Observando o seu alcance e tamanho globais, as práticas insustentáveis ​​na indústria da moda podem ter impactos duradouros no ambiente. É aqui que entram em cena as soluções de IA para as alterações climáticas. A aprendizagem automática e a inteligência artificial podem ajudar na otimização da cadeia de abastecimento para reduzir o desperdício, promover a produção sustentável e monitorizar o consumo de recursos.

Otimização Agrícola

Outro sector com elevadas emissões, a agricultura, é responsável por 22% das emissões globais de gases com efeito de estufa. Dos pequenos agricultores às grandes empresas, as questões da escassez de água, dos fenómenos meteorológicos imprevisíveis e da degradação dos solos são semelhantes em todo o sector. A IA para as alterações climáticas pode ajudar neste sentido através de redes inteligentes. Estas redes podem equilibrar eficientemente a oferta e a procura, permitindo a integração de energias renováveis ​​nos sistemas energéticos e reduzindo a dependência dos combustíveis fósseis.

Detecção de Metano

O poluente altamente potente, que é libertado pelos sectores da agricultura, energia e aterros sanitários, é o segundo maior contribuinte para o aquecimento global, competindo constantemente com o dióxido de carbono pelo primeiro lugar. As empresas estão a fundir a IA e as alterações climáticas para ajudar a interpretar grandes quantidades de imagens de satélite que rastreiam diariamente as emissões globais de metano.

A tecnologia vem alinhada com o crescente foco nacional no monitoramento do metano, com regulamentações específicas sendo aprovadas, como a Agência de Proteção Ambiental dos EUA e a União Europeia.

Mineração de tecnologia verde

Soluções focadas no clima, desde veículos elétricos até painéis solares, precisam de uma enorme quantidade de minerais como lítio, cobalto e cobre. No entanto, a oferta actual está longe de satisfazer a procura crescente.

Para controlar esta situação, investigadores, governos e empresas estão a utilizar a inteligência artificial e as alterações climáticas para encontrar minerais críticos. Verificou-se que existem muitos dados sobre o que está sob a superfície da Terra. Utilizar a IA para analisar esses conjuntos de dados não apenas minimizará a incerteza, mas também economizará bilhões de dólares que são gastos na procura de áreas lucrativas para extração.

Leia também: Como as tecnologias de IA, IoT e AR/VR estão ajudando as empresas a atingir suas metas de sustentabilidade

Estes são apenas usos e papéis superficiais da IA ​​nas mudanças climáticas. Todo o escopo, embora fique a critério da imaginação, geralmente está entre cinco elementos -

• Para coletar e completar conjuntos de dados complexos sobre efeitos climáticos, emissões e muito mais
• Para fortalecer a tomada de decisões e o planejamento
• Para otimizar as operações
• Para apoiar ecossistemas coletivos
• Para incentivar eventos positivos para o clima

O BCG fez um trabalho incrível ao categorizar o papel da inteligência artificial nas mudanças climáticas em uma estrutura.

Agora que analisámos as amplas aplicações da IA ​​nas alterações climáticas, algumas coisas estão claras. O sector está pronto para uma intervenção tecnológica que conduza a uma situação em que a procura por ferramentas inteligentes centradas no clima e questões como a forma de desenvolver uma plataforma de IA como o ClimateGPT ou o CO2 AI estão a aumentar.

No entanto, este optimismo da tecnologia não é de forma alguma um sinal de que a situação perigosa está sob controlo. Os seres humanos e as instituições continuarão a desempenhar o papel mais importante no restabelecimento dos esforços no que diz respeito ao cumprimento das metas estabelecidas pelo Grupo de Trabalho Nacional para o Clima.

Levando adiante a conversa sobre IA nos benefícios das mudanças climáticas, vejamos um infográfico que lista as aplicações reais da inteligência artificial nas mudanças climáticas.

Isso daria uma ideia das iniciativas que estão sendo tomadas para aliar a tecnologia à causa.

Até agora, analisámos os benefícios da IA ​​nas alterações climáticas e as empresas que estão a utilizar a tecnologia para transformar esses benefícios em realidade que os agentes de mudança podem utilizar. Mas isso significa que estamos ignorando o poder computacional e a eletricidade que o sistema de IA precisa para funcionar?

Descobriu-se que o OpenAI GPT-3 e o OPT da Meta emitem mais de 500 e 75 toneladas métricas de dióxido de carbono. O que é pior é que é impossível calcular o efeito preciso que a IA teria na crise climática, mesmo que o foco seja mantido na quantidade de emissões de gases com efeito de estufa. Isso ocorre porque existem muitos tipos diferentes de inteligência artificial – como um modelo de IA e ML que identifica tendências em dados de pesquisa, um programa de visão que ajuda carros autônomos a evitar obstáculos ou um modelo de linguagem grande (LLM) que permite que um chatbot fale naturalmente – todos com diferentes quantidades de requisitos de poder de computação para treinar e correr.

Outro ângulo a considerar aqui é que se a tecnologia está ajudando um lado da moeda, ela também foi construída para capacitar os perpetradores do meio ambiente. Em 2019, por exemplo, a Microsoft anunciou uma parceria com a ExxonMobil, mencionando que a empresa utilizará a plataforma de computação em nuvem da Microsoft, Azure. A gigante petrolífera afirmou que com esta parceria, que dependia da utilização de IA para determinadas tarefas como análise de desempenho, poderia optimizar as suas operações mineiras e, até 2025, aumentar a produção de petróleo em 50.000 barris equivalentes de petróleo por dia.

Em última análise, equilibrar esta equação recai sobre a responsabilidade dos decisores políticos, das empresas que utilizam IA e das empresas que constroem serviços de desenvolvimento de inteligência artificial.

A participação da Appinventiv em tornar a IA mais verde

Na Appinventiv, consideramo-nos uma das organizações mais focadas na neutralidade de carbono. Quando construímos aplicações, trabalhamos com uma pedra de moinho em torno das emissões que vazaremos para o meio ambiente.

Algumas das práticas que seguimos com o aumento da IA ​​e das mudanças climáticas em todo o nosso SDLC incluem:

• Usando grandes modelos generativos existentes
• Usando métodos computacionais de conservação de energia, como TinyML e microcontroladores
• Ajustando modelos generativos
• Usando ferramentas como ML CO2 Impact Calculator para medir o nível de dióxido de carbono gerado durante o treinamento dos modelos de aprendizado de máquina.

Para nós, a abordagem de desenvolvimento de software de IA gira sempre em torno de como podemos utilizar os modelos existentes em sua capacidade total. Forçar-nos a olhar para as limitações de conservação de energia acaba por nos levar a inovações novas e criativas em IA.

Perguntas frequentes

P. Como pode a IA ajudar as alterações climáticas?

R. A resposta para saber se a IA resolve as alterações climáticas reside nos comos. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode ajudar nas mudanças climáticas. Modelagem Climática, Eficiência Energética, Captura de Carbono, Previsão de Desastres, Rastreamento de Ecossistemas, Fast Fashion, Otimização Agrícola, Detecção de Metano e Mineração de Tecnologia Verde.

P. O que é IA Verde?

R. A IA verde trata do desenvolvimento de algoritmos que usam menos dados e recursos computacionais. Como resultado disto, a necessidade de cálculos que consomem muita energia é reduzida sem qualquer impacto significativo na eficiência do modelo de IA.

P. Como as empresas podem reduzir as emissões de carbono do modelo de IA?

R. Existem várias maneiras pelas quais as empresas podem construir uma IA mais verde –

• Atualize ou ajuste os modelos existentes.
• Use métodos computacionais com menos consumo de energia.
• Projetar a arquitetura de TI para a sustentabilidade.
• Monitore o consumo de energia, a utilização de hardware e o armazenamento de dados para encontrar oportunidades para se tornar mais eficiente em termos energéticos.