Sasha Luccioni, líder climática da empresa de IA Hugging Face, destaca a importância de ter cautela quanto à necessidade constante de utilizar a inteligência artificial. A IA generativa, que cria novo conteúdo, pode consumir grandes quantidades de energia e ter um grande impacto ambiental. No entanto, ela afirma que existem muitas aplicações para a IA na transição ecológica.
PUBLICIDADE
Aqui estão quatro maneiras pelas quais empresas, pesquisadores e governos estão utilizando a IA para soluções climáticas.
O uso de IA para detectar o metano, um gás que contribui para o aquecimento do planeta
As emissões de metano, o segundo maior contribuinte para o aquecimento global após o dióxido de carbono (CO2), estão aumentando. Esse poluente altamente potente – o principal componente do gás natural – é liberado pelo setor energético, bem como pela agricultura e pela decomposição de materiais em aterros sanitários.
Agora, pesquisadores e empresas estão utilizando a IA para interpretar enormes quantidades de imagens de satélite e rastrear as emissões globais de metano diariamente.
PUBLICIDADE
“Antes de podermos analisar as informações dos satélites com a IA, não tínhamos ideia de onde o metano estava vindo”, diz Antoine Halff, co-fundador e analista-chefe da Kayrros, uma empresa de análise climática. “Nós entendíamos o risco climático que isso representava. Mas não tínhamos compreensão das fontes.”
Quando a Kayrros começou em 2016, Halff diz que o mundo conhecia apenas algumas ocorrências de grandes vazamentos de metano e outras liberações. Ele afirma que agora sua equipe consegue detectar dezenas deles toda semana e milhares por ano. “Para o metano,” Halff diz, “a IA realmente revela coisas que não poderiam ser conhecidas.”
Os dados alimentados pela IA da Kayrros estão sendo usados pelas Nações Unidas para verificar se os relatórios das empresas sobre as emissões de metano são precisos. Outros governos estão se preparando para monitorar mais o metano: a Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos e a União Europeia recentemente aprovaram novas regulamentações sobre o metano.
PUBLICIDADE
O uso de IA para a detecção precoce de incêndios florestais
As mudanças climáticas estão provocando incêndios florestais mais frequentes e intensos, e essas queimadas estão contribuindo cada vez mais para a poluição que aquece o planeta.
Agora, uma startup sediada em Berlim está utilizando IA com sensores em florestas para identificar pequenos focos de incêndio antes que se transformem em incêndios gigantescos. Carsten Brinkschulte, CEO da Dryad, usa IA para treinar sensores a detectar os gases específicos liberados quando material orgânico queima.
“Basicamente, eles são como um nariz eletrônico que incorporamos na floresta,” diz Brinkschulte.
PUBLICIDADE
Os sensores parecidos com narizes conseguem detectar os incêndios ainda na fase inicial de brasas, “quando ainda é fácil ou relativamente fácil extinguir o fogo”, ele explica.
Usando a IA para prevenir novos incêndios florestais
Outra maneira de evitar os megaincêndios é realizar “queimas controladas” fora da temporada de incêndios para remover o excesso de arbustos e vegetação que se tornam combustível para os incêndios.
Normalmente, os chamados gestores de queimadas – que podem ser pessoas de serviços públicos, do serviço florestal federal ou de outras entidades – enviam equipes para áreas designadas para realizar queimadas controladas. (Tribos nativas têm uma longa história na realização dessas queimadas controladas.)
PUBLICIDADE
Porém, para realizar o trabalho com segurança, os gestores de queimadas precisam de muitas informações para entender como o fogo pode se comportar e não sair do controle. Eles precisam saber coisas como as condições do vento e a quantidade de umidade na vegetação, explica Yolanda Gil, diretora de iniciativas estratégicas de IA e ciência de dados do Instituto de Ciências da Informação da Universidade do Sul da Califórnia.
É interessante como a equipe de Gil usou a IA para criar um assistente inteligente, semelhante ao Siri da Apple ou ao Alexa da Amazon, após entrevistar cientistas especializados em incêndios. Esse assistente pode acessar conjuntos de dados extensos e modelos complexos. Os gestores de queimadas podem usar esses assistentes semelhantes ao Siri para decidir onde e quando realizar queimadas controladas. “É meio que o Siri, mas para gestores de queimadas,” diz Gil.
Gil menciona que os gestores podem perguntar ao assistente inteligente sobre uma área específica. O assistente pode utilizar informações sobre a topografia, a vegetação, padrões climáticos e recomendar um modelo potencial de queimada – uma maneira de realizar uma queimada controlada de forma segura. O objetivo, afirmam, é disponibilizar amplamente esses assistentes para empresas de serviços públicos, o serviço florestal e outros envolvidos em queimadas controladas, tornando-as mais seguras e frequentes.
O uso de IA na mineração de tecnologias verdes
Soluções climáticas, desde painéis solares até veículos elétricos, requerem grandes quantidades de minerais como cobalto, lítio e cobre. No entanto, os suprimentos atuais não são suficientes para atender à crescente demanda. Segundo a Agência Internacional de Energia, até 2030, a demanda projetada por lítio será cinco vezes maior que o suprimento global atual.
Agora, governos, pesquisadores e empresas estão utilizando IA para explorar minerais críticos. Colin Williams, coordenador do programa de recursos minerais do Serviço Geológico dos Estados Unidos, escreve em um e-mail que sua equipe está usando IA para analisar dados e identificar as áreas nos EUA com o melhor potencial para a mineração de metais críticos. Ele acrescenta que o uso de IA significa “economia dramática de tempo”.
Há muitos dados disponíveis sobre como é a subsuperfície da Terra. Usar IA para analisar todos esses dados ajuda a minimizar a incerteza, diz Williams. Como as operações de mineração gastam bilhões de dólares tentando encontrar áreas lucrativas para explorar, as empresas afirmam que o uso de IA pode ajudar a economizar muito tempo e dinheiro na localização de minerais.
Leia também:
