A IA no mudança climática é uma das aplicações mais impactantes da inteligência artificial. Desde a otimização das redes de energia até a previsão de eventos climáticos extremos, a IA ajuda a humanidade a entender e enfrentar a crise climática.
Como a IA ajuda a combater a mudança climática
Otimização da energia. A IA otimiza a produção, distribuição e consumo de energia. A DeepMind do Google reduziu em 40% a energia de resfriamento em seus centros de dados usando IA. Uma otimização semelhante é aplicada às redes elétricas, edifícios e processos industriais.
Previsão do tempo e do clima. Modelos de IA (como o GraphCast do Google e o Pangu-Weather da Huawei) preveem o tempo de maneira mais precisa e rápida do que os modelos numéricos tradicionais. Previsões melhores permitem uma melhor preparação para eventos extremos.
Monitoramento da captura de carbono. A IA monitora e otimiza sistemas de captura e armazenamento de carbono, ajudando a tornar essas tecnologias mais eficientes e rentáveis.
Previsões de energia renovável. A IA prevê a produção de energia solar e eólica, permitindo uma melhor gestão da rede e reduzindo a dependência de fontes de reserva à base de combustíveis fósseis. Previsões precisas tornam a energia renovável mais confiável.
Monitoramento do desmatamento. A IA analisa imagens de satélite para detectar desmatamento em tempo real. Organizações como o Global Forest Watch usam IA para alertar as autoridades sobre exploração florestal ilegal.
Agricultura de precisão. A IA otimiza práticas agrícolas — irrigação, fertilização, controle de pragas — reduzindo emissões e desperdício de recursos enquanto mantém os rendimentos das colheitas.
Descoberta de materiais. A IA acelera a descoberta de novos materiais para baterias, células solares e outras tecnologias de energia limpa. O GNoME do Google DeepMind descobriu milhões de novos materiais, alguns dos quais têm aplicações potenciais em energia limpa.
Projetos e organizações-chave
Climate TRACE. Monitoramento global das emissões de gases de efeito estufa alimentado por IA. O Climate TRACE usa dados de satélite e IA para rastrear as emissões de instalações individuais em todo o mundo — usinas, fábricas, campos de petróleo.
Google Flood Hub. Previsões de inundações alimentadas por IA que fornecem alertas precoces em mais de 80 países. O sistema prevê inundações fluviais com até 7 dias de antecedência.
Microsoft Planetary Computer. Plataforma que usa IA para analisar dados ambientais em escala global — uso da terra, biodiversidade, recursos hídricos e condições atmosféricas.
Allen AI (Ai2) Climate. Pesquisa em IA para ciência do clima, incluindo melhores modelos climáticos, previsão de eventos extremos e monitoramento ambiental.
A pegada de carbono da IA
Há uma tensão significativa: a IA em si tem uma pegada de carbono significativa.
Custos de treinamento. Treinar um grande modelo de IA emite uma quantidade significativa de CO2 — estimada em mais de 300 toneladas para modelos da classe GPT-3. Modelos de ponta são ainda mais intensivos em energia.
Centros de dados. Os cálculos de IA exigem enormes centros de dados que consomem uma quantidade significativa de energia e água para resfriamento.
Inferência em larga escala. À medida que bilhões de pessoas usam assistentes de IA diariamente, o custo energético cumulativo da inferência é substancial e crescente.
Mitigação:
– Utilizar energia renovável para os centros de dados (Google, Microsoft e Amazon têm compromissos)
– Desenvolver modelos mais eficientes que exigem menos cálculo
– Otimizar a inferência para eficiência energética
– Compensação de carbono para as emissões restantes
Oportunidades
Redes inteligentes. Redes elétricas geridas por IA que equilibram a oferta e a demanda em tempo real, integrando fontes de energia renovável e reduzindo o desperdício.
Otimização de veículos elétricos. A IA otimiza os horários de recarga dos VEs, a gestão das baterias e o roteamento para maximizar a eficiência e a vida útil das baterias.
Desempenho de edifícios. A IA gerencia o aquecimento, a climatização, a iluminação e a ventilação nos edifícios, reduzindo o consumo de energia em 20 a 30 %.
Otimização da cadeia de suprimentos. A IA otimiza a logística e as cadeias de suprimentos, reduzindo as emissões e o desperdício relacionados ao transporte.
Modelagem climática. A IA melhora a resolução e a rapidez dos modelos climáticos, permitindo previsões de longo prazo melhores e decisões políticas mais informadas.
Minha opinião
A IA para a mudança climática é uma das aplicações mais importantes e subestimadas da IA. O impacto potencial — reduzir emissões, melhorar previsões, acelerar a energia limpa — é enorme.
A pegada de carbono da própria IA é uma verdadeira fonte de preocupação, mas o impacto líquido é provavelmente positivo. Os ganhos de eficiência relacionados à IA na energia, agricultura e transporte podem economizar muito mais emissões do que o que o cálculo da IA gera.
As aplicações mais impactantes estão na otimização de energia e no monitoramento climático. Estes são campos onde a IA pode fazer uma diferença mensurável desde hoje, e não em um futuro distante.
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