À medida que os líderes globais se reúnem na COP29, uma nova solução está surgindo na agenda climática: inteligência artificial. O potencial da IA ​​para impulsionar uma rápida transição verde ao gerenciar, rastrear e otimizar sistemas complexos pode tornar soluções sustentáveis ​​mais rápidas, mais eficientes e econômicas. No entanto, para que a IA cumpra essa promessa, ela deve ser desenvolvida em harmonia com a infraestrutura sustentável, sua forte dependência de água e eletricidade gerou preocupações. Se seu consumo de energia continuar a aumentar sem uma transição para energia limpa, o custo ambiental da IA ​​pode superar seus benefícios.

Acelerar projetos de energia limpa no sul global

Alcançar a meta ambiciosa de triplicar a capacidade de energia renovável até 2030 requer um fluxo constante de projetos de energia limpa, especialmente no Sul Global. A IA pode acelerar significativamente esse processo avaliando locais potenciais para projetos de energia renovável com velocidade e precisão notáveis. Isso envolve uma análise sofisticada de fatores ambientais, sociais e financeiros, bem como alavancar as melhores práticas de todo o mundo.

A “Exponential Roap Initiative” destacou recentemente o impacto potencial da IA: nos próximos 12 meses, ela pode identificar projetos no valor de até US$1 trilhão, expandindo muito o conjunto de projetos financiáveis ​​em todo o mundo. “Esta é uma emergência climática. Devemos fazer tudo o que pudermos para expandir a energia eólica e solar imediatamente. Fora da China e da Europa, ela está simplesmente expandindo muito lentamente”, enfatizou Gaffney, um dos autores do relatório.

Enfrentando os desafios da intermitência da energia renovável

Um dos maiores pontos fortes da IA ​​está na sua capacidade de processar grandes quantidades de dados, tornando-a uma ferramenta poderosa para lidar com a intermitência de fontes de energia renováveis ​​como eólica e solar. A análise preditiva orientada por IA pode prever a produção de energia analisando padrões climáticos e dados históricos, mantendo a estabilidade da rede e garantindo um fornecimento de energia confiável. Por exemplo, o DeepMind do Google aumentou a produção de energia eólica em 20% por meio de modelos de aprendizado de máquina que previram com precisão as condições do vento.

A IA também está transformando o gerenciamento da rede. Ao monitorar dados de vários geradores e padrões de demanda do consumidor em tempo real, a IA pode fazer ajustes instantâneos para manter a rede equilibrada. Essa capacidade está se tornando cada vez mais vital à medida que mais produtores de energia descentralizados e de pequena escala entram em operação.

Revolucionando sistemas de baterias e armazenamento de energia

Amplia o armazenamento de energia, é um componente crítico para tornar as energias renováveis ​​confiáveis. Ao prever a demanda e otimizar os ciclos de carga, a IA ajuda a tornar os sistemas de armazenamento de energia mais eficientes. Isso significa que o excesso de energia gerado durante os horários de pico de produção pode ser armazenado e implantado quando necessário, fortalecendo a confiabilidade geral das redes de energia renovável.

Melhorando as previsões climáticas

Os modelos climáticos tradicionais muitas vezes lutam com a resolução e precisão necessárias para previsões precisas. A IA oferece uma solução ao desenvolver modelos de resolução moderadamente alta (10-50 km), que atingem um equilíbrio entre precisão e custo computacional. Isso permite simulações em larga escala, melhor quantificação de incerteza e avaliações de risco mais confiáveis. Por exemplo, torna possível usar dados observacionais para refinar modelos tradicionais (Parametrizações Orientadas a Dados). Emuladores de Aprendizado de Máquina como o AI2 Climate Emulator (ACE) replicam simulações climáticas complexas rapidamente e com viés reduzido. Um o crucial na resiliência está na disponibilidade de dados para o público, e não apenas para organizações privadas e governamentais, Iniciativas de Código Aberto, como o modelo Prithvi Weather-Climate da NASA, visam democratizar o o a dados climáticos e melhorar as previsões meteorológicas localizadas.

Rastreamento da vida selvagem com IA

Ao analisar dados de fontes como armadilhas fotográficas e satélites, a IA pode rastrear movimentos, comportamentos e mudanças populacionais de animais com precisão sem precedentes. Isso ajuda os conservacionistas a identificar tendências, avaliar o impacto de mudanças ambientais, lançar luz sobre suas estratégias de adaptação e proteger melhor as espécies ameaçadas.

Monitoramento de desmatamento em tempo real

O manuseio de grandes conjuntos de dados está revolucionando o monitoramento do desmatamento. Ao integrar imagens de satélite com aprendizado de máquina, a IA pode rastrear mudanças na cobertura florestal globalmente em tempo real e elaborar análises preditivas, avaliando fatores como uso da terra, atividade econômica e tendências climáticas.

Perspectivas e desafios futuros

Com os holofotes sobre a IA na COP29, a comunidade global tem uma oportunidade única de aproveitar essa tecnologia para um futuro sustentável. Embora o papel da IA ​​no avanço da energia renovável seja promissor, os desafios permanecem. A crescente demanda da IA ​​por energia levanta preocupações de sustentabilidade. De acordo com o Goldman Sachs, o consumo de eletricidade em data centers deve aumentar significativamente até 2030. Em outras palavras: à medida que a IA continua a evoluir, seu potencial para acelerar a transição verde dependerá de encontrar o equilíbrio certo entre avanços tecnológicos e responsabilidade ambiental. Além disso, a integração efetiva da IA ​​no setor renovável depende de políticas coerentes e estruturas financeiras de apoio. Altas taxas de juros e inflação são barreiras significativas, e a ação governamental é necessária para criar um ambiente favorável. A colaboração entre desenvolvedores de IA e provedores de energia renovável é necessária para impulsionar a inovação e ampliar soluções sustentáveis.