Os produtores de tomate na Índia central têm estado cada vez mais preocupados com a volatilidade que os fenômenos climáticos extremos trouxeram para a produção na região.
Em grande parte da área, a última década foi pontuada por secas severas que levaram a perdas significativas de colheitas, afetando os meios de subsistência dos agricultores locais.
Do outro lado do mundo, a startup do Vale do Silício ClimateAi está desenvolvendo uma plataforma de inteligência artificial para avaliar até que ponto as plantações estão vulneráveis ao aquecimento das temperaturas nas próximas duas décadas.
A ferramenta utiliza dados sobre o clima, a água e o solo de um determinado local para medir a viabilidade da paisagem para o crescimento nos próximos anos.
Maharashtra, na Índia, foi um dos primeiros estudos de caso em 2021. Os agricultores podiam acessar o aplicativo da ClimateAi e informar as sementes que pretendiam cultivar e onde queriam plantá-las.
Com esses dados, a ClimateAi realizou simulações e descobriu que o calor extremo e a seca levariam a uma diminuição de aproximadamente 30% na produção de tomate na região nas próximas duas décadas. A empresa alertou os produtores para mudarem sua estratégia.
Adaptações
Os resultados revelaram-se fundamentais: os produtores de tomate ajustaram os seus planos de negócios, mudando para variedades de sementes mais resistentes ao clima e alterando os horários em que plantam sementes de tomate.
Encontrar novos locais de cultivo geralmente demora um pouco para os agricultores afetados pelas mudanças climáticas, mas “agora isso pode acontecer em questão de minutos e também economiza muitos custos”, de acordo com Himanshu Gupta, que cresceu na Índia e é o CEO e cofundador da ClimateAi.
“A forma como pensamos sobre a IA é que ela é um multiplicador de tempo e eficácia para as soluções sobre alterações climáticas”, disse Gupta à CNN.
Avaliar melhor os riscos futuros para a agricultura é apenas uma das formas como as tecnologias de inteligência artificial estão sendo utilizadas para enfrentar a crise climática.
IA no combate às mudanças climáticas
A IA caiu pela primeira vez na consciência pública em 2023 graças a ferramentas populares voltadas para o consumidor, como o ChatGPT, e os especialistas dizem que a tecnologia está preparada para revolucionar inúmeras indústrias.
Além disso, os pesquisadores têm pensado durante anos sobre como a IA poderia ajudá-los a compreender melhor e a enfrentar as alterações climáticas.
Agora, os especialistas dizem que a IA está preparada para acelerar tudo, desde a redução da poluição até à melhoria dos modelos meteorológicos.
“Eficiência é algo em que a IA é muito boa, otimizando decisões e recursos”, disse Fengqi You, professor titular da escola de engenharia da Universidade Cornell.
“É um sistema que tem capacidades preditivas muito fortes que podem ser tremendamente úteis em muitos domínios, desde [compreender] moléculas de pequena escala até sistemas climáticos mais amplos para nos ajudar a combater as alterações climáticas.”
Com o ritmo acelerado no qual o mundo vem aquecendo, é crucial acelerar a velocidade para desenvolvimento e implementação de soluções.
Mas, apesar de todas as promessas da IA, a infraestrutura que suporta a tecnologia – centros de dados repletos de fileiras de supercomputadores que gastam muita energia – pode ser, por si só, uma pressão sobre o ambiente.
Especialistas dizem que os engenheiros de software devem trabalhar em estreita colaboração com os cientistas climáticos para encontrar um equilíbrio.
“É definitivamente algo que deve ser considerado como uma compensação”, disse Kara Lamb, pesquisadora associada do departamento de engenharia ambiental e terrestre da Universidade de Columbia.
Ainda assim, “os pontos positivos superam os negativos em termos de aplicação a este tipo de abordagens”.
Tecnologia que acelera a descoberta
Inteligência artificial é um termo amplo que se refere a várias ferramentas digitais treinadas para executar uma ampla gama de tarefas que exigiam o trabalho de uma pessoa real.
Geralmente, o que essas tecnologias têm em comum é a capacidade de processar e encontrar conexões rapidamente entre grandes quantidades de dados díspares, o que torna a IA particularmente boa em atividades como previsão e execução de simulações.
Ao contrário dos programas de computador tradicionais, as ferramentas de IA podem normalmente continuar a aprender ao longo do tempo à medida que novos dados estão disponíveis ou à medida que os sistemas recebem novo feedback sobre a qualidade dos seus resultados.
Embora a descoberta científica dependesse da capacidade humana de recolher, observar e analisar provas, os computadores podem agora processar grandes conjuntos de dados, identificar padrões e executar experiências digitais numa fracção do tempo que humanos necessitariam.
“Para os modelos climáticos, fundamentalmente estamos tentando resolver essas equações. [A maneira] como esses modelos atmosféricos estão interagindo, e isso leva muito tempo para resolver”, disse You.
Da mesma forma, a investigação sobre novos materiais de condução de energia, como os utilizados nos painéis solares, poderá exigir inúmeras horas de testes que agora podem ser acelerados através da IA.
“No passado, as pessoas precisavam de tentativa e erro, nós precisávamos de pesquisadores trabalhando dia e noite”, pontuou o professor de Cornell.
“Agora, por causa da IA, que não precisa dormir, ela só precisa de energia elétrica, pode continuar funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana e pode se tornar muito útil para acelerar a descoberta.”
A IA provavelmente não substituirá o papel dos humanos na luta contra as alterações climáticas. Mas poderia tornar o seu trabalho mais rápido e eficaz.
Pesquisadores que buscam restaurar encostas litorâneas por meio do replantio de ervas marinhas, por exemplo, estão usando IA para modelar os melhores locais para direcionar esses esforços de replantio, disse Dan Keeler, diretor de comunicação da empresa de investimentos de impacto Newday, que está envolvida em esforços de caridade para apoiar a restauração costeira.
Um algoritmo de IA treinado para resolver o problema poderia levar em consideração tudo, desde toxinas na água ou rotas marítimas turbulentas até como os esforços de replantação poderiam impactar a vida marinha próxima ou mesmo o turismo costeiro.
“É muito difícil reunir tudo isso em um único modelo com métodos convencionais, mas a IA na verdade torna isso muito mais possível”, disse Keeler.
IA fazendo o “trabalho sujo”
O Ártico está aquecendo quatro vezes mais rápido que o resto do planeta, descobriram os cientistas.
O aumento das temperaturas está derretendo o gelo marinho, descongelando o permafrost (camada do subsolo permanentemente cogelada) e provocando incêndios florestais naquela que deveria ser uma das regiões mais frias da Terra.
Os especialistas em clima afirmam que o que acontece no Ártico é um indicador para o resto do mundo. Mas os modelos climáticos – que os cientistas utilizam para prever mudanças a longo prazo – não captam a rapidez com que o aquecimento está acontecendo.
Com a ajuda da IA, Anna Liljedahl, cientista do Woodwell Climate Research Center, pode fazer previsões do permafrost numa escala de tempo sazonal, em vez da típica escala de tempo de 100 anos, dando a ela e a outros investigadores uma imagem melhor da rapidez com que o Ártico está derretendo.
“A IA está fazendo o trabalho sujo”, disse Liljedahl à CNN. “Mas a IA não é perfeita, então a vemos como uma primeira ferramenta, e então o ser humano virá depois e realmente verificará e terá certeza de que as coisas fazem sentido e explorará as coisas que a IA sugeriu.”
A tecnologia também pode ser usada para soluções. Um projeto do Google DeepMind de 2019 treinou um modelo de IA em previsões meteorológicas e dados históricos de turbinas eólicas para prever a disponibilidade de energia, ajudando a aumentar o valor da fonte de energia renovável para os agricultores eólicos.
A IA também pode ajudar a prever quando e onde a procura de energia será mais elevada, permitindo aos operadores da rede “garantir que têm energia online, pronta para suprir a procura, e também que não têm energia que está apenas a ser produzida e que vai ser consumido, porque isso é obviamente um tremendo desperdício”, disse Keeler.
Gupta, da ClimateAi, disse que o problema é descobrir como integrar a capacidade renovável na rede existente dominada pelos combustíveis fósseis.
Como ela tem sido usada?
A IA pode identificar em tempo real quais fontes de energia renováveis estão disponíveis nas áreas onde os consumidores as desejam — otimizando a procura e a oferta dos consumidores por energias renováveis.
Em outros lugares, a IA também está sendo utilizada para pesquisar materiais que possam efetivamente recapturar carbono da atmosfera e para modelar e prever grandes inundações para ajudar as agências governamentais locais a prepararem-se melhor e a reagirem a potenciais emergências.
The Cool Down, uma empresa de mídia que visa ajudar os consumidores a entender melhor a crise climática e as soluções potenciais, deve lançar uma ferramenta de IA no início de 2024 que responderá às perguntas dos usuários sobre como viver um estilo de vida mais sustentável, de acordo com Anna Robertson, co-fundadora e chefe de conteúdo e parcerias.
A ferramenta usará dados de seu site sobre quais tipos de informações climáticas os consumidores têm mais curiosidade para direcionar os usuários às informações, inclusive respondendo a perguntas como: “O que posso fazer com meus jeans velhos?” ou “Quero trocar meu sabão em pó, por onde devo começar?”
“Parte do problema é que a questão em si se tornou tão esmagadora e dominada principalmente pela desgraça e pela tristeza, e não pelas soluções que temos ao nosso alcance”, disse Robertson à CNN. “Queremos tornar mais fácil para as pessoas fazerem escolhas melhores.”
Equilíbrio
Há uma desvantagem em todo esse poder computacional: a execução de modelos de inteligência artificial consome muita energia e muitos data centers são operados em áreas que ainda dependem fortemente de combustíveis fósseis, disse You, da Cornell.
Os data centers também normalmente exigem água para resfriamento – um recurso cada vez menor em alguns lugares onde essa computação é feita, incluindo o oeste norte-americano.
Por enquanto, a quantidade de energia usada para alimentar a IA é relativamente pequena em comparação com o que é consumido pelos transportes ou edifícios.
“Mas isso vai crescer muito rápido e precisamos ter muito cuidado neste momento, antes que cresça exponencialmente”, disse You.
Um estudo de outubro do pesquisador holandês Alex de Vries estimou que o “pior cenário” sugere que os sistemas de IA do Google poderiam eventualmente consumir tanta eletricidade quanto o país da Irlanda a cada ano, assumindo uma adoção em grande escala de IA em seu hardware e software atuais.
Os desenvolvedores devem ser aconselhados “não apenas a se concentrarem na otimização da IA, mas também a considerarem criticamente a necessidade de usar IA em primeiro lugar, pois é improvável que todas as aplicações se beneficiem da IA ou que os benefícios sempre superem os custos”, conclui o estudo.
Alguns operadores de data centers já estão começando a abordar essas preocupações.
A Amazon Web Services (AWS), o braço de computação em nuvem da gigante das compras online, prometeu ser “positiva para a água” até 2030, o que significa que a empresa “devolverá mais água às comunidades nas quais temos nossa infraestrutura de data center do que levamos”, disse o CEO Adam Selipsky à CNN em uma entrevista em outubro.
No estado norte-americano do Oregon, por exemplo, onde a seca se agravou nos últimos anos, a AWS está fornecendo a água usada para o arrefecimento dos seus centros de dados aos agricultores locais para irrigação, sem qualquer custo.
As empresas que constroem e administram data centers para realizar cargas de trabalho de IA também podem pensar em colocá-los estrategicamente em áreas onde possam exigir menos recursos naturais para operar, disse You.
Se os data centers forem construídos em partes mais frias do mundo, por exemplo, será necessária menos água para resfriamento. A Escandinávia emergiu como um local popular para centros de dados, também apoiado pela sua disponibilidade de fontes de energia renováveis.
Os legisladores pelo mundo – que nos últimos meses têm voltado cada vez mais a sua atenção para a regulamentação da IA – devem considerar tanto os benefícios potenciais da tecnologia no combate às alterações climáticas como o seu impacto ambiental ao desenvolverem regulamentos, acrescentou You.
“Reguladores, tomadores de decisão e formuladores de políticas realmente precisam pensar sobre isso quando olham para o crescimento da indústria [da IA]”, disse You.
“O crescimento da indústria não se trata apenas de software, ferramentas e assim por diante, mas também de como eles operam esses data centers.”
Os especialistas em tecnologia também alertam que a IA deve ser acessível nas nações de baixa renda, especialmente aquelas do Sul Global que estão na linha de frente da crise climática, mas que contribuem menos para a poluição global, algo que Gupta espera abordar à medida que expande o programa da ClimateAi.
“Quando se trata da aplicação da IA às alterações climáticas, acho que estamos apenas arranhando a superfície do potencial que existe, tanto em termos do impacto que pode criar para as empresas, como também do impacto que pode criar nas empresas”, disse Gupta.
