A IA é cada vez mais utilizada para combater as alterações climáticas, mas tem o seu próprio problema de emissões
Em uma fazenda em St. Peters Bay, PEI, um veículo espacial preto de quatro rodas com dois braços estendidos ruge através de uma fileira de folhas verdes na altura das coxas, seus enormes pneus ricocheteando no solo vermelho de um campo de batatas. Parece mais uma casa situada em uma paisagem marciana vermelha e empoeirada do que uma fazenda.
“Na verdade, algumas pessoas pararam na rua para ver o que estava acontecendo”, disse Aitzaz Farooq, reitor associado interino da Escola de Mudanças Climáticas e Adaptação da Universidade da Ilha do Príncipe Eduardo (UPEI).
Conheça o AgriRobot, um robô que foi treinado com inteligência artificial para identificar doenças em plantas de batata.
Farouk lidera uma equipa de investigadores da UPEI (em parceria com os governos da PEI e de New Brunswick) que estão a utilizar a IA de formas novas e inovadoras. AgriRobot foi ideia de Charan Preet Singh, aluno de mestrado no Departamento de Engenharia de Design Sustentável da universidade.
“Vai gerar um mapa com informações de localização para que, mesmo que alguém queira entrar, não precise ser treinado… poderá carregar esse mapa em seus celulares”, disse Farooq. “Isso irá direcioná-lo para onde estão as plantas infectadas e erradicá-las.”
À medida que o clima muda, os agricultores enfrentam desafios maiores do que nunca. Desde inundações, secas e doenças até temperaturas mais altas e mudanças nas colheitas e nas épocas de colheita, o agronegócio está a mudar rapidamente, o que significa que os agricultores – e a tecnologia – precisam de acompanhar constantemente.
Mas há uma ironia: embora a IA esteja a ajudar na adaptação e mitigação climática, tem o seu próprio problema de emissões. E isso é algo que só aumentará à medida que a IA for usada para cada vez mais aplicações.
IA consome muitos computadores e energia
“A IA está a ser utilizada de todas as formas possíveis para abordar a ação climática”, disse Priya Donti, cofundadora e presidente da Climate Change AI, uma organização global sem fins lucrativos que investiga a utilização da IA no setor climático.
“Desde nos ajudar a prever melhor a energia solar e eólica na rede elétrica até nos ajudar a integrá-los melhor na rede elétrica… até mapear coisas como desmatamento e emissões usando imagens globais de satélite Para nos ajudar a entender onde o desmatamento ou as emissões estão ocorrendo em tempo real .”
A IA é executada em computadores – muitos deles – hospedados em data centers em todo o mundo. À medida que os modelos de IA são executados, eles exigem energia. Se essa eletricidade vier de uma rede que utiliza combustíveis fósseis, estará a contribuir para as emissões.
Além disso, os computadores nesses data centers geram muito calor e precisam ser resfriados – muitas vezes exigindo ainda mais energia.
“Executar uma IA é como executar qualquer outro programa de computador. Você tem uma entrada, você quer uma saída”, disse Yassin Zarnite, pesquisador em Nova York que trabalha para a Hugging Face, uma empresa especializada em IA de código aberto. plataforma onde os modelos de IA são compartilhados.
“Ele realizará muitas operações. E realizar muitas operações para uma resposta significa que muita energia será consumida pelo computador que executa essas operações.”
O problema é que ninguém sabe realmente até que ponto a IA é responsável pelas emissões nesses data centers.
“Temos realmente que ficar de olho no aumento da pegada de emissões da IA”, disse Donty, que mora em Cambridge, Massachusetts.
“E, fundamentalmente, uma das coisas que é desafiadora e que está sendo enfrentada é que não há transparência suficiente entre os fornecedores de data centers, as entidades de aprendizado de máquina que estão realmente fazendo o aprendizado de máquina em termos de monitoramento e medição dessas emissões de gases de efeito estufa. Criando algoritmos.”
Um modelo meteorológico de IA chamado GraphQL do Google DeepMind superou os métodos tradicionais de previsão do tempo na previsão das condições climáticas globais com até 10 dias de antecedência. Nosso especialista em ciência e clima, Darius Mahdavi, nos conta mais sobre suas implicações nas previsões meteorológicas futuras.
prever incêndios florestais antes que eles aconteçam
À medida que enfrentamos a crise climática em curso, os cientistas tentam encontrar formas de nos ajudar a lidar com as consequências.
Os surtos de gafanhotos estão a aumentar no Sul Global, ameaçando a segurança alimentar. Uma nova ferramenta chamada Kuzi está ajudando os agricultores, fornecendo dados em tempo real usando satélites, umidade do solo, temperatura da superfície, umidade e muito mais para prever possíveis surtos. Ele pode então enviar uma notificação aos agricultores em seus celulares.
E à medida que a ameaça de incêndios florestais continua a crescer, engenheiros e cientistas estão a criar novas ferramentas para compreender e até prever o momento dos incêndios.
A empresa alemã Droid Networks desenvolveu sensores movidos a energia solar que podem detectar incêndios antes que eles comecem.
“Voltar [the] A membrana… é um sensor de gás sensível ao hidrogênio, monóxido de carbono e compostos orgânicos voláteis”, disse Carsten Brinkschulte, CEO da empresa. “Portanto, é realmente como um nariz eletrônico que pode realmente sentir o cheiro de fogo. E é aqui que entra a IA: estamos executando a IA no sensor, para que ele possa realmente reconhecer modelos de aprendizado de máquina pré-treinados que foram treinados para sentir cheiro de fogo.”
A empresa já implantou 20 mil em todo o mundo, com um projeto piloto em uma área de florestas da Califórnia. Brinkschulte disse que a Dryad também está iniciando um projeto piloto com uma organização não identificada.
A IA vem às custas do meio ambiente
Especialistas dizem que a IA tem um potencial tremendo, mas primeiro precisa ter uma ideia melhor de quanto está contribuindo para as emissões – e para a transição para energias renováveis.
“Ambos precisamos tornar a rede mais verde e precisamos fazer escolhas sérias sobre como tornar os modelos de IA mais eficientes para os locais onde os usaremos”, disse Donty, da Climate Change AI.
“Mas, ao mesmo tempo, como temos de fazer para todos os setores, reavaliar quais os usos que valem a energia que está a chegar.”
E isto se estende aos usos individuais da IA, porque nem todos os usos da IA são iguais. Mostrar-lhe duas imagens, uma de um cachorro e outra de um gato, e pedir-lhe que escolha o gato custa muito menos energia do que pedir-lhe que desenhe ou calcule algo.
Embora possamos nos divertir criando filtros para nós mesmos ou fazendo perguntas à IA generativa como o ChatGPT, isso tem um custo em termos de emissões. Na verdade, um estudo mostra que sempre que a IA gera uma imagem, utiliza energia suficiente para carregar um telemóvel.
“Certamente não deveríamos encarar a IA como algo gratuito”, disse Donti. “Acho que é muito fácil olhar para essa coisa abstrata no seu computador que não tem impacto, mas tem impacto.”
De drones a dormitórios, estudantes e pesquisadores de nível mundial estudarão muitos aspectos das mudanças climáticas em um centro de pesquisa de última geração na Baía de São Pedro.
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