Vamos esclarecer as coisas: assim como o tio bêbado e inapropriado do seu casamento, a IA está aqui para fazer o que quiser. A IA está se aquecendo mais rápido do que os incêndios florestais da Califórnia, e precisamos entender se essa coisa vai destruir ou complementar nosso lugar neste planeta. Vamos explorar… Para alimentar a IA, você precisa de muita energia para seu processamento computacional e resfriamento do hardware físico que fica em fortalezas distópicas que conhecemos como data centers.
Quanta energia?
Um prompt do ChatGPT requer, em média, cerca de 3 watts-hora de eletricidade, o que equivale a cerca de 20 minutos no TikTok. A ironia é que pedi ao ChatGPT cerca de 30+ prompts para ajudar na pesquisa para este artigo, o que equivale a alimentar o próprio laptop em que estou escrevendo por 4 horas.
Vamos analisar isso em escala… globalmente!
Foi sugerido que o ChatGPT processa cerca de 200 milhões de solicitações por dia, o que poderia abastecer 20.000 residências. Mas o treinamento de um modelo de idioma grande pode consumir uma potência considerável, suficiente para abastecer 130 residências por um ano inteiro! Agora, você não gostaria de pagar a conta do OpenAIs, pois a conta diária dele pode chegar a mais de US$ 700.000 por dia.
E se a IA fosse totalmente alimentada por energia eólica ou solar?
O mundo consome cerca de 26.000 TWh, dos quais os data centers respondem por cerca de 500 TWh. Uma suposição aproximada seria 30% dedicado à IA, o que equivale a cerca de 150 TWh.
Isso equivale a aproximadamente 26.000 turbinas eólicas em 300 milhões de campos de futebol (16.000 quilômetros quadrados / 9.600 milhas quadradas).
☀️ Se for solar, são cerca de 300 milhões de painéis solares em 300.000 campos de futebol (1.500 quilômetros quadrados / 580 milhas quadradas).
O mais assustador é que as projeções sugerem que a demanda de IA crescerá 10 vezes de 2022 a 2030.
Quem está fazendo algo a respeito?
Para ajudar a resolver o problema previsível, precisamos contar muito com os responsáveis pela IA em primeiro lugar… as grandes empresas de tecnologia. Mas, felizmente, ao contrário das grandes empresas petrolíferas dos anos 60-70, pelo menos os responsáveis estão fazendo algo a respeito, a maioria já alcançou metas de energia líquida zero e 100% renovável.
Google: Neutro em carbono desde 2007; 100% de energia renovável desde 2017; tem como objetivo obter energia livre de carbono até 2030.
Facebook (Meta): Emissões líquidas zero desde 2020; 100% de energia renovável desde 2020; tem como meta emissões líquidas zero em toda a sua cadeia de valor até 2030.
Apple: Neutro em carbono desde 2020; 100% de energia renovável desde 2018; tem como objetivo uma cadeia de suprimentos neutra em carbono até 2030.
Amazon: Comprometida com carbono zero até 2040; maior compradora corporativa de energia renovável; tem como meta 100% de energia renovável até 2025.
Nvidia: neutra em carbono desde 2022; comprometida com 100% de energia renovável até 2025; tem como objetivo reduzir a intensidade das emissões de gases de efeito estufa.
Outros efeitos colaterais da IA que provavelmente diminuirão ou evoluirão com o tempo incluem a pegada física dos data centers, os materiais necessários para os servidores e a capacidade de processamento, o deslocamento de empregos e as preocupações éticas com relação ao seu uso.
Então, quais são as boas notícias sobre a IA?
Se não tiver um título sexy, você não está na marca da IA rs. Deepmind, Premonition, Xylem, Aclima, Rainforest CX (abreviação de conexão… duh!). Mas, falando sério, existem alguns aplicativos excelentes que tanto as grandes empresas de tecnologia quanto as startups foram pioneiras em fazer mudanças realmente positivas.
Onde a tecnologia e a IA realmente brilham é na compensação de nossas limitações humanas: estar disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, processar milhões de pontos de dados em um instante e chegar a lugares que não podemos acessar fisicamente. Nas florestas, os sistemas de monitoramento acústico detectam atividades ilegais de extração de madeira e caça ilegal, enquanto a análise de imagens de satélite identifica áreas de alto risco de desmatamento, permitindo esforços preventivos de conservação. Em ambientes marinhos, os algoritmos de IA rastreiam a saúde dos corais e mapeiam a distribuição das espécies, fornecendo dados cruciais sobre os impactos das mudanças climáticas em nossos oceanos. Em terra, a IA trabalha em conjunto com a tecnologia de drones para prever surtos de doenças transmitidas por mosquitos, ajudando na preparação da saúde pública.
Confira a lista completa de iniciativas e startups:
O Google DeepMind desenvolveu um algoritmo que otimiza o uso de energia no resfriamento dos data centers do Google, reduzindo a necessidade de energia em 35%.
Algumas iniciativas excelentes do programa AI for Earth da Microsoft.
- O Wild Me usa IA para criar uma plataforma para que pesquisadores da vida selvagem monitorem e estudem populações de animais. A plataforma emprega visão computacional e aprendizagem profunda para identificar animais individuais a partir de fotografias, permitindo o monitoramento em larga escala de espécies como tubarões-baleia e elefantes.
- A SilviaTerra utiliza a IA para mapear e monitorar ecossistemas florestais. Ao analisar imagens de satélite e outras fontes de dados, a empresa fornece inventários florestais detalhados, ajudando proprietários de terras e conservacionistas a gerenciar florestas de forma sustentável.
- A Agrimetrics usa IA para fornecer insights sobre práticas agrícolas, ajudando os agricultores a tomar decisões baseadas em dados. A plataforma integra dados de várias fontes, incluindo previsões meteorológicas e sensores de solo, para otimizar as operações agrícolas e melhorar a sustentabilidade.
A Rainforest Connection usa IA e monitoramento acústico para detectar atividades ilegais de extração de madeira e caça ilegal em tempo real. Ao colocar smartphones antigos equipados com painéis solares no topo das árvores, a RFCx captura os sons da floresta, que são analisados por algoritmos de IA para identificar ameaças. Esse sistema de alerta precoce ajuda os guardas florestais a intervir e proteger espécies e habitats ameaçados.
O DeepMind, em colaboração com o Google Earth Engine, usa a IA para prever e monitorar o desmatamento em tempo real. Ao analisar imagens de satélite e outros dados ambientais, os modelos de IA podem identificar áreas com alto risco de desmatamento, permitindo que governos e organizações de conservação tomem medidas proativas para proteger as florestas.
A The Nature Conservancy usa IA para analisar imagens subaquáticas de recifes de coral. Os algoritmos de IA identificam e mapeiam espécies de corais, monitoram sua saúde e detectam alterações ao longo do tempo. Essas informações ajudam os conservacionistas a entender o impacto das mudanças climáticas nos recifes de coral e a desenvolver estratégias para proteger e restaurar esses ecossistemas vitais.
A Blue River Technology, uma subsidiária da John Deere, desenvolve soluções orientadas por IA para agricultura de precisão. Sua tecnologia See & Spray usa visão computacional e aprendizado de máquina para identificar e tratar plantas individuais. Isso reduz a necessidade de herbicidas e pesticidas, minimizando o impacto ambiental e melhorando a produtividade das culturas.
A Orbital Insight usa IA para analisar imagens de satélite e dados geoespaciais para monitorar recursos naturais, incluindo florestas, corpos d’água e terras agrícolas. Seus modelos de IA fornecem insights sobre mudanças no uso da terra, taxas de desmatamento e gerenciamento de recursos hídricos, ajudando as organizações a tomar decisões informadas para o gerenciamento sustentável de recursos.
A Global Fishing Watch usa IA para monitorar as atividades de pesca em nível global. Ao analisar dados de sistemas de identificação automática (AIS) em navios, os modelos de IA detectam atividades de pesca ilegais, não declaradas e não regulamentadas (IUU). Essa transparência ajuda os governos e as organizações a aplicar as regulamentações de pesca e a proteger os ecossistemas marinhos.
O Project Premonition da Microsoft usa IA e drones robóticos para monitorar e prever a disseminação de doenças transmitidas por mosquitos. Ao coletar e analisar dados ambientais e amostras de mosquitos, os algoritmos de IA podem prever surtos e ajudar as organizações de saúde pública a tomar medidas preventivas para reduzir a disseminação de doenças como malária e Zika.
A Ocean Cleanup usa IA e aprendizado de máquina para desenvolver sistemas que removem plástico dos oceanos e rios. Seu projeto Interceptor, alimentado por IA, identifica e coleta resíduos plásticos de rios antes que eles cheguem ao oceano, com o objetivo de abordar a fonte de poluição plástica dos oceanos.
O EIE do Google usa IA para fornecer às cidades e aos governos locais dados sobre emissões de carbono, potencial de energia renovável e percepções relacionadas ao clima. Ao analisar imagens de satélite e outras fontes de dados, o EIE ajuda as cidades a tomar decisões informadas para reduzir as emissões, melhorar a qualidade do ar e planejar a resiliência climática.
Descartes Labs: Essa empresa usa IA para analisar imagens de satélite, fornecendo insights essenciais sobre desmatamento, mudanças no uso da terra e emissões de carbono. Seus modelos de IA permitem o rastreamento e o combate mais eficazes do desmatamento.
Carbon Engineering: Essa empresa é pioneira em soluções baseadas em IA para captura e remoção de carbono da atmosfera, desempenhando um papel crucial na mitigação das mudanças climáticas.
Xylem: seus sistemas de gerenciamento de água orientados por IA estão transformando a conservação e a distribuição de recursos hídricos por meio do monitoramento e da otimização da infraestrutura de água para reduzir o desperdício.
Aclima: Essa empresa utiliza IA para mapear a poluição do ar com alta precisão. Seus veículos equipados com sensores coletam dados sobre a qualidade do ar em tempo real, ajudando cidades e organizações a tomar decisões informadas para melhorar a qualidade do ar.
Conservation Metrics: Eles se concentram na preservação da vida marinha por meio de IA, usando software para analisar imagens de câmeras subaquáticas para monitorar e proteger os ecossistemas marinhos.
