Muito antes de os efeitos da mudançaclimática no mundo real se tornarem tão óbvios, os dados pintavam um quadro sombrio — com dolorosos detalhes — do tamanho do problema. Durante décadas, dados cuidadosamente coletados sobre padrões climáticos e temperatura do mar foram introduzidos em modelos que analisaram, previram e explicaram os efeitos das atividades humanas em nosso clima. E, agora que temos a alarmante resposta, uma das maiores questões que enfrentaremos nas próximas décadas será como as abordagens baseadas em dados poderão ser usadas para superar a crise climática.
Espera-se que dados e tecnologias como inteligência artificial (IA) desempenhem um papel muito importante. Mas isso só acontecerá se fizermos mudanças significativas no gerenciamento dos dados. Teremos de nos afastar dos modelos comerciais de direitos de propriedade que atualmente predominam nas grandes economias desenvolvidas. Embora o mundo digital possa parecer um mundo amigo do clima (é melhor usar o Zoom para trabalhar do que dirigir até o local da reunião), a atividade digital e da internet já responde por cerca de 3,7% do total de emissões de gases de efeito estufa (GEE), que é quase o mesmo das viagens aéreas. Nos Estados Unidos, os centros de dados respondem por cerca de 2% do uso total de eletricidade.
Os números da IA são muito piores. De acordo com uma estimativa, o processo de treinamento de um algoritmo de aprendizagem de máquina emite estonteantes 626.000 libras (284.000 quilos) de dióxido de carbono — cinco vezes o consumo de combustível de um carro médio e 60 vezes mais do que um voo transatlântico. Com o rápido crescimento da IA, espera-se que essas emissões aumentem drasticamente. E a blockchain, tecnologia por trás do bitcoin, talvez seja a maior vilã de todas. Por si só, a mineração do bitcoin (o processo de computação usado para verificar transações) deixa uma pegada de carbono aproximadamente equivalente à da Nova Zelândia.
Felizmente, também existem muitas maneiras de a IA ser usada para reduzir as emissões de CO2, com maiores oportunidades em edifícios, eletricidade, transporte e agricultura. O setor elétrico, que responde por cerca de um terço das emissões de GEE, foi o que mais avançou. O grupo relativamente pequeno de grandes empresas que dominam o setor reconheceu que a IA é particularmente útil para otimizar redes de eletricidade, que têm entradas complexas — incluindo a contribuição intermitente de energias renováveis, como a eólica — e padrões de uso igualmente complexos. Da mesma forma, um dos projetos de IA do Google DeepMind visa melhorar a previsão dos padrões do vento e, portanto, o uso da energia eólica, permitindo “compromissos de entrega de hora em hora ideais para a rede elétrica com um dia inteiro de antecedência”.
Usando técnicas semelhantes, a IA também pode ajudar a antecipar os fluxos de tráfego de veículos ou trazer maior precisão ao manejo agrícola, por exemplo, prevendo padrões climáticos ou infestações de pragas.
