Riscos e Recompensas para a IA na Luta Contra a Mudança Climática

À medida que a inteligência artificial está sendo usada para resolver problemas em saúde, agricultura, previsão do tempo e muito mais, cientistas e engenheiros estão investigando como a IA pode ser usada para lutar contra a mudança climática. Algoritmos de IA podem ser usados para construir melhores modelos climáticos e determinar métodos mais eficientes de redução de emissões de CO2, mas a própria IA muitas vezes requer uma grande quantidade de energia computacional e, portanto, consome muita energia. É possível reduzir a quantidade de energia consumida pela IA e melhorar sua eficácia na luta contra a mudança climática?

Virginia Dignum, professora de inteligência artificial ética da Universidade de Umeå, na Suécia, foi recentemente entrevistada pela Revista Horizon. Dignum explicou que a IA pode ter um grande impacto ambiental que pode passar despercebido. Dignum apontou para a Netflix e os algoritmos usados para recomendar filmes aos usuários da Netflix. Para que esses algoritmos funcionem e sugiram filmes a centenas de milhares de usuários, a Netflix precisa executar grandes centros de dados. Esses centros de dados armazenam e processam os dados usados para treinar algoritmos.

Dignum pertence a um grupo de especialistas que aconselham a Comissão Europeia sobre como criar IA ética e centrada no ser humano. Dignum explicou à Revista Horizon que o impacto ambiental da IA muitas vezes passa despercebido, mas, nas circunstâncias certas, os centros de dados podem ser responsáveis pelo lançamento de grandes quantidades de CO2.

‘É um uso de energia que não pensamos muito’, explicou a Profª. Dignum à Revista Horizon. ‘Temos fazendas de dados, especialmente nos países nórdicos da Europa e no Canadá, que são enormes. Algumas dessas coisas consomem tanta energia quanto uma pequena cidade.’

Dignum notou que um estudo, realizado pela Universidade de Massachusetts, descobriu que criar uma IA sofisticada para interpretar a linguagem humana levou à emissão de cerca de 300.000 quilogramas do equivalente a CO2. Isso é aproximadamente cinco vezes o impacto do carro médio nos EUA. Essas emissões poderiam potencialmente crescer, pois as estimativas feitas por um pesquisador sueco, Anders Andrae, projetam que, até 2025, os centros de dados poderiam responder por aproximadamente 10% de todo o uso de eletricidade. O crescimento dos grandes dados e do poder computacional necessário para lidar com eles trouxe o impacto ambiental da IA à atenção de muitos cientistas e ambientalistas.

Apesar dessas preocupações, a IA pode desempenhar um papel na ajuda à luta contra a mudança climática e limitar as emissões. Cientistas e engenheiros em todo o mundo estão defendendo o uso da IA no projeto de soluções para a mudança climática. Por exemplo, o Professor Felix Creutzig está afiliado ao Instituto de Pesquisa Mercator sobre Bens Comuns Globais e Mudança Climática, em Berlim, e Creutzig espera usar a IA para melhorar o uso de espaços em ambientes urbanos. Um uso mais eficiente de espaços pode ajudar a lidar com problemas como ilhas de calor urbanas. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para determinar a posição ideal para espaços verdes, ou para determinar padrões de fluxo de ar ao projetar arquitetura de ventilação para lutar contra o calor extremo. Espaços verdes urbanos podem desempenhar o papel de sumidouros de carbono.

Atualmente, Creutzig está trabalhando com arquitetura empilhada, um método que usa modelagem mecânica e aprendizado de máquina, visando determinar como os prédios responderão às demandas de temperatura e energia. Creutzig espera que seu trabalho possa levar a novos projetos de prédios que usem menos energia, mantendo a qualidade de vida.

Além disso, a IA pode ajudar a lutar contra a mudança climática de várias maneiras. Por um lado, a IA pode ser usada para construir melhores sistemas de eletricidade que possam integrar melhor recursos renováveis. A IA já foi usada para monitorar o desmatamento, e seu uso contínuo para essa tarefa pode ajudar a preservar florestas que atuam como sumidouros de carbono. Algoritmos de aprendizado de máquina também podem ser usados para calcular a pegada de carbono de um indivíduo e sugerir maneiras de reduzi-la.

Táticas para reduzir a quantidade de energia consumida pela IA incluem excluir dados que não estão mais em uso, reduzir a necessidade de operações de armazenamento de dados em massa. Projetar algoritmos e métodos de treinamento mais eficientes também é importante, incluindo a busca por alternativas de IA ao aprendizado de máquina, que tende a ser voraz em termos de dados.