Nota: Incêndios devastadores em 2023, no Havaí, resultam em dezenas de mortes, marcando o pior desastre desse tipo nos EUA em um século. Fica a questão, até que ponto as novas tecnologias, como IA, podem controbuir para amenizar ou até frear as mudanças climáticas?

O desastre é atribuído a condições climáticas extremamente secas e ventos fortes, que alimentaram as chamas. A mudança climática causada pelo homem agrava esses desastres naturais, conforme alertou a ONU. O incêndio foi agravado pela disseminação de gramíneas não nativas inflamáveis e pelo fornecimento irregular de energia, que dificultou os alertas.

O fogo destruiu uma área significativa, afetando estruturas e causando perdas financeiras significativas. A devastação ressalta os desafios enfrentados devido à "era da fervura global".

No âmbito científico, delimitar com precisão os contornos da Inteligência Artificial (IA) pode ser um desafio. Muitas pesquisas optam por uma abordagem do tipo "vamos testar com IA e ver como se sai". Um dos recentes ensaios envolveu o enfrentamento das mudanças climáticas, com resultados promissores. Entretanto, todo esse progresso não é isento de consequências. Saiba mais no texto a seguir, do Engenharia 360!

Desafios e Responsabilidades no Uso da Inteligência Artificial

A IA não apenas desempenha um papel significativo no contexto das mudanças climáticas, mas engloba uma ampla gama de aplicações. Essas incluem aprimorar as previsões climáticas, apoiar a tomada de decisões em setores como indústrias, construção, transporte e alocação de energias renováveis. Ademais, essas contribuições ocorrem num momento de intensos debates sobre como avançar sem comprometer o bem-estar humano no planeta Terra, ou seja, sem impor transformações drásticas em nosso estilo de vida.

No entanto, a aplicação da IA requer cuidados. Não é como se ela fosse a tecnologia revolucionadora que vai resolver todos os nossos problemas de um dia para o outro e vamos viver felizes para sempre. Tudo tem um preço, e é amplamente conhecido que "com grandes poderes vêm grandes responsabilidades". No caso da Inteligência Artificial, esse preço se refere, especificamente, à sua pegada de carbono.

Desafios e Soluções para a Pegada de Carbono da Inteligência Artificial

A pegada de carbono é a medida das emissões de carbono provenientes de indivíduos, atividades, processos e organizações. Naturalmente, surgem incertezas e perguntas sobre os critérios considerados nas escolhas feitas pelos algoritmos.

O desafio central é que, embora a IA possa oferecer soluções viáveis, ela consome quantidades consideráveis de energia, o que não é sustentável.

Rumo a uma Abordagem Sustentável com a Inteligência Artificial

O armazenamento e processamento de dados para treinamento de algoritmos demandam um grande número de máquinas ativas, geralmente de alto consumo energético. Para se ter uma perspectiva, o setor de tecnologia da informação rivaliza em emissões de carbono com a indústria de aviação, uma comparação pouco convencional, mas ilustrativa. Apesar de passar despercebido em muitos casos, a aviação é uma fonte considerável de emissões na atmosfera.

Na Europa e no Canadá, por exemplo, existem centros de dados que consomem energia comparável a pequenas cidades. Pesquisa da Universidade de Massachusetts (EUA) indicou que o treinamento de modelos de IA de grande porte voltados para linguagem humana pode emitir cerca de 300.000 kg de dióxido de carbono equivalente. Isso representa aproximadamente cinco vezes as emissões de um carro nos EUA, levando em conta inclusive sua fase de fabricação.

As projeções apontam que até 2025, os centros de dados poderiam corresponder a até 10% do consumo global de eletricidade. No entanto, isso não implica que devemos abandonar o uso da IA para solucionar problemas diversos. Em vez disso, a abordagem ideal envolve adotar soluções viáveis, como a utilização de fontes renováveis para alimentar essas máquinas. A evolução sustentável é a chave em todas as dimensões dessa trajetória.

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Fontes: TechXplore, Cornell University.

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Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.