Impacto ambiental da inteligência artificial

Atualizado em 24 outubro, 2023 por Ecologica Vida

Introdução

Inteligência artificial (IA) is a tool that could be humanity’s saviour or its downfall. Some ponder whether it will drive the next technological age, others whether if it will simply make humans lazy.

Esta tecnologia tem sido utilizada para melhorar a produtividade, a eficiência e a segurança em todos os aspectos da vida moderna. No entanto, muitas pessoas estão preocupadas com o impacto da IA no ambiente.

Neste artigo, analisaremos o impacto ambiental da inteligência artificial e discutiremos as suas vantagens e desvantagens. Veremos também em pormenor como as empresas, os governos e os indivíduos podem utilizar a IA para ajudar a proteger o ambiente.

O que é a Inteligência Artificial?

The term “artificial intelligence” was first coined by John McCarthy. A IA é um ramo da ciência da computação que se centra na conceção de sistemas informáticos inteligentes. Estes sistemas são capazes de aprender e raciocinar. O seu objetivo é reproduzir os processos de pensamento associados à mente humana, como a tomada de decisões e a resolução de problemas.

Tipos de IA

1. IA estreita (IA fraca): Sistemas de IA concebidos e treinados para uma tarefa específica, tais como sistemas de recomendação como os utilizados pela Netflix.
2. IA geral (IA forte): Sistemas capazes de compreender, aprender e aplicar conhecimentos em vários domínios. Algo semelhante ao que os humanos conseguem fazer.
3. IA superinteligente: Uma forma futura de IA que ultrapassaria a inteligência humana. Esta IA poderia potencialmente ser excelente em todos os trabalhos económicos e actividades humanas. Teria, portanto, efeitos transformadores na sociedade que ainda estamos a debater.

Tecnologias e abordagens

1. Aprendizagem automática: Permite que os computadores aprendam com os dados e melhorem o seu desempenho nas tarefas sem serem explicitamente programados para o fazer. É utilizada na deteção de fraudes, nos resultados de pesquisas na Web e na publicidade em tempo real.
2. Aprendizagem profunda: Um subconjunto da aprendizagem automática que utiliza redes neuronais para permitir que os computadores aprendam a partir de grandes quantidades de dados. É a pedra angular do processamento da linguagem natural e do reconhecimento de imagens.
3. Processamento de linguagem natural (PNL): Permite aos computadores compreender, interpretar e gerar linguagem humana. Isto facilita a interação homem-IA. O ChatGPT é um exemplo bem conhecido de uma aplicação de PNL.
4. Robótica: Integra a IA com a engenharia mecânica. Isto permite a criação de robôs inteligentes capazes de realizar tarefas numa variedade de ambientes. Ambientes que podem ser demasiado perigosos para os humanos, como o espaço exterior.

Exemplos e progressos:

AI has made monumental advances since its inception. Early breakthroughs include IBM’s Deep Blue, which defeated the world chess champion in 1997.

Modelos de IA como o ChatGPT oferecem possibilidades inovadoras. É famoso pela sua capacidade de escrever e soar como um humano.

Outros investigadores estão a explorar o potencial de Teoria da mente IA. Este tipo de IA seria capaz de compreender as necessidades, as emoções e os pensamentos das pessoas com quem interage.

Atualmente, a IA penetrou em muitos domínios, como a medicina, os veículos autónomos e a segurança.

Por exemplo, a IA presta assistência médica aos doentes e ajuda os condutores a tomar melhores decisões de condução. Os sistemas de IA são também utilizados para analisar dados para melhorar a produção nas empresas. São também utilizados em software de reconhecimento facial e de voz para fins de segurança.

Impacto da inteligência artificial no ambiente

A Inteligência Artificial (IA) está a mudar rapidamente o mundo. O seu impacto no ambiente é significativo e não pode ser ignorado. Os impactos positivos da IA incluem uma melhor gestão dos recursos naturais, a redução do consumo de energia e da degradação ambiental.

AI could become an important tool in addressing some of the world’s environmental challenges. It has already shown some promise and potential in a field known as environmental engineering.

O que é a Engenharia do Ambiente?

A engenharia ambiental centra-se na aplicação de princípios científicos e de engenharia para melhorar e manter o ambiente natural. Envolve a utilização da engenharia, da biologia, da química e de outras ciências para conceber e implementar soluções para problemas ambientais. Estas soluções podem incluir a melhoria da qualidade da água e do ar, a gestão dos resíduos e a promoção da sustentabilidade.

O objetivo da engenharia ambiental é promover a utilização sustentável dos recursos naturais, minimizando ou eliminando os impactos ambientais negativos.

Aplicações da IA na engenharia ambiental

A IA tem várias aplicações potenciais na engenharia ambiental, incluindo:

1. Manutenção preventiva: Os sistemas de IA podem prever antecipadamente a falha de equipamentos. Por exemplo, nas turbinas eólicas, a IA prevê quando os componentes precisam de manutenção ou substituição. Isto reduz o tempo de inatividade e prolonga a vida útil das turbinas.
2. Gestão da energia: A IA pode ajudar a otimizar a utilização de energia em edifícios e instalações. Isto reduz o consumo de energia e as emissões de carbono.
3. Controlo da poluição: A IA pode utilizar dados de sensores e satélites para encontrar poluição, localizar as suas fontes e ajudar a reduzir os níveis de poluição. O Breezometer é um bom exemplo disso.
4. Gestão da água: A IA pode monitorizar a qualidade da água, prever a procura de água e identificar fugas no sistema de abastecimento de água.
5. Gestão de resíduos: A IA pode analisar dados sobre a produção e eliminação de resíduos, otimizar as rotas de recolha de resíduos e identificar oportunidades de reciclagem.
6. Modelação climática: A IA pode analisar grandes quantidades de dados provenientes de sensores climáticos, satélites e outras fontes.

Globalmente, a IA tem potencial para revolucionar a engenharia ambiental, permitindo uma melhor gestão dos recursos naturais e reduzindo o impacto ambiental.

Utilizar a IA para resolver os grandes problemas

AI and environment sustainability are two concepts that can be linked to solve nature’s big problems. Examples include alterações climáticas, a desflorestação e o problema da e microplásticos. Os sistemas de IA podem também ajudar a conceber e explorar infra-estruturas ecológicas, como sistemas de energia alternativa, edifícios inteligentes e sistemas de transporte sustentáveis.

Let’s look specifically at AI and climate change. Climate change is a global crisis that requires expertise from a wide range of disciplines, including scientists, engineers, economists and more.

Um dos principais problemas das alterações climáticas é o facto de haver muitas variáveis em jogo. É frequente falarmos do problema do clima em termos muito restritos. Concentramo-nos nas pegadas de carbono,como se o carbono fosse o único fator determinante das alterações climáticas.

Climate change involves a wide range of parameters including ecology and the Earth’s natural cycles, which are constantly changing. To understand this problem, we need to collect huge amounts of data, which is not inherently easy for our mammalian brains to analyse and interpret. This is where AI can come in.

Os modelos de aprendizagem profunda podem analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões que não são facilmente reconhecidos pelos seres humanos. Os exemplos incluem DeepMind’s AI for predicting rainfall, ou IBM’s GRAF model for more accurate weather forecasting.

Os modelos de IA de aprendizagem profunda podem ser utilizados de várias formas para combater as alterações climáticas. Por exemplo, pode treinar o modelo para analisar dados climáticos e fazer previsões sobre os padrões climáticos futuros.

Estas previsões podem ser utilizadas para informar os decisores políticos, as empresas e os indivíduos sobre os potenciais impactes das alterações climáticas. Estas previsões podem então ser utilizadas para desenvolver estratégias de atenuação e proteção.

Nas zonas urbanas, os dispositivos inteligentes com IA podem detetar, separar e reciclar os resíduos de forma mais eficiente, ajudando a reduzir os resíduos e a poluição. Podem também ajudar a arrefecer as cidades concebendo formas de tornar as cidades mais verdes ou criando uma arquitetura de canais de vento. Um exemplo é Siemens’ City Air Management tool, que fornece aos planeadores urbanos soluções para reduzir a poluição atmosférica.

A IA pode ser uma ferramenta poderosa. Pode ajudar a proteger o ambiente e a melhorar a qualidade de vida de todos. A IA tem o potencial de fazer uma diferença positiva.

IA e sustentabilidade ambiental

Os avanços nas tecnologias de inteligência artificial também podem ajudar a melhorar a gestão dos recursos naturais. Os sistemas de aprendizagem automática, os satélites e os sensores terrestres podem monitorizar a desflorestação, erosão do solo e a exploração dos recursos naturais. Isto fornece informações para avaliar o impacto ambiental das actividades humanas.

Este sistema já está a ser utilizado em projectos como Global Forest Watch, que utiliza a IA para monitorizar as florestas quase em tempo real.

A IA de visão computacional pode ser utilizada para monitorizar florestas e detetar alterações na vegetação, no coberto arbóreo e na desflorestação. Isto pode ajudar os investigadores e os decisores políticos a compreender como as actividades humanas afectam o ambiente e a desenvolver planos para reduzir a desflorestação e os danos florestais.

Além disso, os sistemas de IA podem ajudar a prever a disponibilidade futura de recursos naturais e fornecer informações para apoiar a tomada de decisões.

Impacto negativo da IA no ambiente

Já falámos muito sobre os prós da IA, mas quais são os contras da IA?

First, we should consider the carbon footprint of artificial intelligence. Energy consumption is one of the significant disadvantages of artificial intelligence. AI systems consume a lot of energy. If they don’t use renewable energy, it can lead to more fossil fuel pollution being released into the air and atmosphere. This is a significant ESG risk.

Que quantidade de energia é utilizada pela IA?

As tecnologias de IA, em particular os modelos de aprendizagem automática em grande escala, são notórias pelo seu consumo significativo de energia.

O complexo processo de formação de modelos, como os utilizados no processamento de linguagem natural e no reconhecimento de imagens, exige uma capacidade computacional colossal. Este processo é largamente facilitado pelas unidades de processamento gráfico (GPU) ou por software mais especializado.

Um estudo publicado pela Universidade de Massachusetts, concluiu que o treino de grandes modelos de IA pode emitir mais de 284.000 kg de dióxido de carbono equivalente. Este valor é quase cinco vezes superior às emissões durante a vida útil de um automóvel americano médio (incluindo o seu fabrico).

Tópicos de debate sobre a IA

Recentemente, um carta aberta was signed by researchers, institutional leaders, and even social media CEOs like Elon Musk. They called for an immediate halt to all developments in artificial intelligence. They cited “profound risks to society and humanity” as the reason for their request.

Mas estes receios têm menos a ver com o ambiente do que com a sobrevivência humana. Muitas pessoas acreditam que a IA em breve passar o teste de Turingtornar-se autoconsciente e decidir destruir-nos. Um engenheiro despedido da Google acredita que o Chatbot LaMDA é senciente.

Nesta fase, ainda não temos a certeza se a IA pode ajudar a corrigir os erros humanos ou se esta tecnologia será o nosso maior erro até à data.

Impacto da Inteligência Artificial na Agricultura

A IA pode ajudar os agricultores a melhorar o rendimento das culturas e a reduzir a utilização de fertilizantes, pesticidas, água e outros recursos.

Os sistemas de aprendizagem automática podem ser utilizados para muitas aplicações. Por exemplo, podem prever quando é necessário regar para evitar o consumo excessivo de água. Isto pode ajudar a conservar os nossos recursos hídricos. Os drones também podem ser programados para detetar pragas ou doenças nas culturas, ajudando a limitar a utilização de pesticidas.

A visão por computador permite aos computadores interpretar e analisar dados visuais do mundo, como imagens e vídeos. Envolve o treino de algoritmos para compreender o conteúdo de imagens e vídeos, identificando padrões, características e relações entre eles.

Isto já foi aplicado a John Deere’s AI technologies que são utilizados na agricultura de precisão para monitorizar o estado das culturas e otimizar as práticas agrícolas.

Estas inovações podem não só melhorar a produção agrícola, mas também reduzir o risco de poluição ambiental.

Oportunidades de IA

Existe um enorme potencial para que as empresas, as instituições, as ONG e mesmo os governos utilizem a IA para ajudar a resolver os grandes problemas. Questões como as alterações climáticas, a problema da poluição por microplásticos,a perda de biodiversidade e a fome no mundo.

Os oportunistas devem procurar direcionar a IA para o nível da rua, ajudando os indivíduos e as empresas locais a tornarem-se mais amigos do ambiente.

Conclusão: A IA é amiga do ambiente?

Em resumo, a inteligência artificial tem um papel importante a desempenhar nos nossos esforços para proteger o ambiente. A IA oferece uma maior eficiência na agricultura, na gestão dos recursos naturais e na redução da poluição.

Permite-nos obter mais informações sobre o ambiente e tomar melhores decisões para o proteger. A inteligência artificial é, portanto, uma ferramenta inestimável para melhorar os esforços de conservação e proteção do ambiente.

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