Rumo à Inteligência Artificial para um futuro mais sustentável

Este artigo faz parte do ciclo anual de reflexão sobre tecnologia, negócios e sustentabilidade organizado pelo Nova SBE Digital Experience Lab. Enquadra-se no mês dedicado à Inteligência Artificial (IA), durante o qual nos focaremos no impacto que a cibersegurança tem nos negócios, na sociedade e no nosso futuro. Junte-se a nós no dia 14, para compreender de que forma a IA é gerada e, no dia 22, para debater os seus casos de utilização no mundo real dos negócios.

Atualmente, é quase impossível encontrar alguém que nunca tenha ouvido falar sobre IA. No entanto, nem todos sabem o que é a IA e há incompreensões sobre as suas aplicações. A IA refere-se ao desenvolvimento de sistemas computacionais desenhados para completar tarefas que normalmente dependem de inteligência humana para serem realizadas. A IA é um campo vasto que inclui uma gama de técnicas e tecnologias, incluindo machine learning, processamento de linguagem natural (NPL), visão computacional e robótica. A IA tem muitas aplicações práticas em diversas áreas, como na saúde, nos transportes, nas finanças, entre outras. Também se está a tornar em algo crescentemente importante para enfrentar os desafios globais, como as alterações climáticas e a sustentabilidade.

Na última década, a IA tem ganhado uma enorme popularidade devido à utilização bem-sucedida em aplicações que antes eram impensáveis. Neste artigo será debatida a forma como a IA pode contribuir para ajudar as organizações a reduzirem as suas pegadas ecológicas e estarem mais em linha com um futuro sustentável. Por outro lado, vamos refletir sobre o impacto da própria IA nas emissões de CO2.

A identificação de áreas nas quais a IA pode desempenhar um papel importante para a sustentabilidade do planeta é uma tarefa direta. Por exemplo, a IA pode ser usada:

1.       Para otimizar o consumo de energia em edifícios e outras infraestruturas, ao ajustar a temperatura e assegurar o conforto ótimo, mas, ao mesmo tempo, minimizar o consumo de energia

2.       Para ajudar na gestão de resíduos, nomeadamente, para discernir e reciclar o lixo de um modo mais eficiente, reduzindo a quantidade de resíduos que acabam em lixeiras

3.       Para facilitar a agricultura sustentável, ao otimizar o rendimento das colheitas, reduzindo a utilização de pesticidas e minimizando o consumo de água

4.       Para otimizar a integração de fontes de energia renovável nas redes elétricas, melhorando a sua confiabilidade e eficiência

5.       Para otimizar o trânsito, reduzindo o consumo de combustível e melhorando a eficiência das redes de transportes

É indiscutível que a IA desempenha e vai continuar a desempenhar um papel fundamental nas nossas rotinas diárias, e os desafios ambientais não são diferentes. Contudo, quando pensamos em IA, não podemos imaginar o quão grande é a sua pegada carbónica. Os sistemas baseados em IA têm custos computacionais extremos. Para processar todos os dados envolvidos, é preciso a utilização extensiva de servidores e computadores, contribuindo grandemente para um aumento do consumo de energia. De acordo com um estudo da Universidade de Massachusetts, em 2019, o treino de modelos de IA para fazer NLP pode produzir o nível de dióxido de carbono equivalente a 30 viagens de ida e volta entre San Francisco e Nova Iorque. Isto deve ser um sinal de alarme para todas as empresas que usam IA nas suas operações. O impacto da IA nas emissões de CO2 pode também ser considerado nos processos de tomada de decisão.

Felizmente, há muitas companhias e organizações que já estão a usar a IA de maneira inovadora, para enfrentarem desafios ambientais. Alguns exemplos são:

1.       A Google está a usar IA para otimizar a eficiência dos seus centros de dados, que contabilizam uma porção significativa do consumo energético da empresa. A organização também investe em fontes de energia renováveis e utiliza IA para melhorar a integração desta energia renovável na rede elétrica

2.       A Microsoft estabeleceu o objetivo de atingir uma pegada carbónica negativa até 2030 e a empresa está a usar IA para ajudar a atingir este objetivo. Um exemplo é o Project Natick, um projeto de investigação que envolve colocar centros de dados debaixo de água, onde podem ser carregados por fontes de energia renováveis

3.       A IBM está a usar IA para reduzir o seu consumo de energia e de emissões carbónicas. A iniciativa Green Horizons da companhia utiliza IA para analisar os padrões meteorológicos e dados sobre consumo de energia para ajudar as cidades a otimizarem o seu consumo de energia e reduzir o impacto ambiental.

4.       A Siemens está a utilizar IA para otimizar a eficiência das suas turbinas eólicas, que são um componente-chave dos sistemas de energia renováveis. Ao usar IA para prever os padrões do vento e otimizar a operação das turbinas, a Siemens é capaz de gerar mais energia a partir de cada uma das turbinas e reduzir o seu impacto ambiental

5.       A Amazon está a usar IA para otimizar a entrega de encomendas, o que pode ajudar a reduzir a pegada carbónica ao diminuir o número de veículos de entregas nas estradas. A organização também está a investir em fontes de energia renováveis e estabeleceu o objetivo de alcançar a neutralidade carbónica até 2040

Para atingir um futuro sustentável com a ajuda da IA, é importante pensar a longo prazo. Isto significa considerar o impacto ambiental a longo prazo das soluções de IA e assegurar que estão desenhadas para serem sustentáveis e escaláveis ao longo do tempo. É importante que os governos, as empresas e os indivíduos trabalhem juntos para desenvolverem e implementarem soluções de IA sustentáveis, de uma forma responsável e transparente, assegurando os benefícios para a sociedade como um todo. Só tendo uma abordagem sustentável e incorporando a IA de forma responsável e séria é que podemos trabalhar para atingir mais sustentabilidade e equidade no mundo.