Impacto ambiental da inteligência artificial

Atualizado em 24 outubro, 2023 por Ecologica Vida

Introdução

Inteligência artificial (IA) é uma ferramenta que pode ser a salvação ou a ruína da humanidade. Há quem pondere se será o motor da próxima era tecnológica, outros se simplesmente tornará os humanos preguiçosos.

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?

O termo "inteligência artificial" foi cunhado pela primeira vez por 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:

A IA registou avanços monumentais desde a sua criação. As primeiras descobertas incluem o Deep Blue da IBM, que derrotou o campeão mundial de xadrez em 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.

A IA pode tornar-se uma ferramenta importante para enfrentar alguns dos desafios ambientais do mundo. Já demonstrou algumas promessas e potencialidades num domínio conhecido como engenharia ambiental.

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

A IA e a sustentabilidade ambiental são dois conceitos que podem ser associados para resolver os grandes problemas da natureza. Os exemplos incluem as 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.

Vejamos especificamente a IA e as alterações climáticas. As alterações climáticas são uma crise global que exige conhecimentos especializados de uma vasta gama de disciplinas, incluindo cientistas, engenheiros, economistas e outros.

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.

As alterações climáticas envolvem uma vasta gama de parâmetros, incluindo a ecologia e os ciclos naturais da Terra, que estão constantemente a mudar. Para compreender este problema, é necessário recolher grandes quantidades de dados, que não são fáceis de analisar e interpretar pelos nossos cérebros de mamíferos. É aqui que a IA pode entrar em ação.

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 a IA da DeepMind para prever a precipitação, ou o modelo GRAF da IBM para uma previsão meteorológica mais exacta.

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 a ferramenta City Air Management da Siemens, 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?

Em primeiro lugar, devemos considerar a pegada de carbono da inteligência artificial. O consumo de energia é uma das principais desvantagens da inteligência artificial. Os sistemas de IA consomem muita energia. Se não utilizarem energia renovável, podem provocar a libertação de mais poluição de combustíveis fósseis no ar e na atmosfera. Trata-se de um risco ESG significativo.

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 foi assinada por investigadores, líderes institucionais e até CEOs de redes sociais como Elon Musk. Apelaram a uma paragem imediata de todos os desenvolvimentos no domínio da inteligência artificial. O pedido foi motivado por "riscos profundos para a sociedade e para a humanidade".

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 tecnologias de IA da John Deere 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.

Ler mais

Comissão Europeia