Inteligência artificial e meio ambiente. 3 soluções de IA para ajudá-lo a construir um negócio sustentável | IA nos negócios #26

A inteligência artificial (IA) está mudando não apenas os negócios, mas também o ambiente natural. A primeira exige uma abordagem responsável (responsável), a segunda, uma abordagem sustentável. Afinal, as capacidades da inteligência artificial requerem grandes quantidades de energia. Portanto, um dos maiores desafios é: como construir um negócio sustentável e ao mesmo tempo acompanhar a revolução da IA.

A inteligência artificial também está a definir novos caminhos para atingir os objetivos ambientais, ao mesmo tempo que contribui para a eficiência das empresas. Você sabia que a aplicação correta da IA ​​pode revolucionar a gestão energética da sua empresa ou até mesmo contribuir para a conservação da biodiversidade?

Inteligência artificial e meio ambiente para negócios sustentáveis

A inteligência artificial ajuda a construir um negócio sustentável:

• Na fase conceptual – apoiando a criação de uma ideia de negócio ambientalmente sensível – através, por exemplo, da consulta ao ChatGPT ou ao Claude da Anthropic,
• Na fase de crescimento da empresa – criando cadeias de fornecimento sustentáveis ​​e ajudando a criar soluções para IA verde,
• Na fase de otimização – analisando e ajustando soluções existentes com software usando modelos de IA dedicados.

Vejamos soluções específicas que contribuem diretamente para o desenvolvimento de negócios sustentáveis.

Automatize o gerenciamento de energia com inteligência artificial

A IA pode monitorar e gerenciar automaticamente o consumo de energia de uma empresa, identificando áreas para economias futuras. Isto é feito, por exemplo, com o Flex2X, um sistema desenvolvido pela Grid Edge, com sede no Reino Unido. Este sistema combina dados obtidos de sensores existentes num edifício, como sensores de temperatura ou humidade, com outras fontes de dados, como condições meteorológicas, e analisa-os com algoritmos de inteligência artificial que podem otimizar o consumo de energia de um edifício em tempo real.

Fonte: Flex2X

Agricultura otimizada

A inteligência artificial no ambiente abre um amplo campo de inovação tanto para as empresas que desenvolvem soluções inovadoras para a agricultura como para a agricultura em grande escala, que requerem o trabalho de máquinas energeticamente ineficientes e muito esforço humano.

Ao analisar dados provenientes de diversas fontes, a IA pode ajudar as empresas do setor agrícola a tomar melhores decisões sobre irrigação, fertilização ou controlo de doenças de plantas. No entanto, as soluções agrícolas mais inovadoras são aquelas que combinam inteligência artificial e robótica. Uma dessas soluções é o LaserWeeder, desenvolvido pela Carbon Robotics, que pode remover 100 mil ervas daninhas em uma hora, distinguindo com precisão as espécies de plantas. É o primeiro e único robô de remoção de ervas daninhas a laser disponível comercialmente. Possui tecnologia avançada:

• IA de aprendizagem profunda,
• robótica,
• lasers,
• As poderosas placas gráficas da Nvidia,
• 42 câmeras de alta resolução para reconhecimento preciso de imagens,

O LaserWeeder ajuda a cuidar da biodiversidade porque, em vez de pulverizar pesticidas químicos que prejudicam o ecossistema e os insetos, ele pode remover ervas daninhas mesmo em grandes áreas de cultivo.

Fonte: CarbonRobotics

Cadeias de abastecimento orientadas por IA

A IA pode ajudar a rastrear a origem dos produtos, o que é fundamental para a construção de cadeias de abastecimento sustentáveis. Entretanto, uma logística eficiente da cadeia de abastecimento pode ser alcançada através da inteligência artificial e da automação. Por exemplo, a Amazon está investindo pesadamente em tecnologias de automação de transporte, como caminhões autônomos e táxis Zoox chamados robo-táxis.

Enquanto isso, o TCS Logistics Optimiser/ TCS Crystallus pode otimizar as cadeias de suprimentos de uma empresa em tempo real. Desenvolvida pela Tata Consultancy Services, esta tecnologia combina IA, aprendizagem automática e Internet das Coisas (IoT) para fornecer soluções que melhoram a gestão do tempo de transporte, carga útil e disponibilidade dos veículos.

Fonte: IoT Global Awards

Inteligência artificial e custos ambientais

O principal custo ambiental da IA ​​nas empresas é o consumo de energia. Embora a energia exata necessária para treinar o modelo GPT-4 da versão paga do ChatGPT e do recurso BingChat não esteja disponível publicamente, podemos fazer algumas estimativas com base nas informações disponíveis.

GPT-4 é um modelo com mais de 175 bilhões de parâmetros treinados em mais de 45 TB de dados. O processo de treinamento envolve análise de dados e otimização dos parâmetros do modelo, o que requer muito poder computacional e leva a um alto consumo de energia.

Para treinar o GPT-4, foram utilizadas poderosas unidades de processamento gráfico (GPUs) e unidades de processamento de tensores (TPUs), que também são conhecidas por seu intenso consumo de energia. O consumo é ainda aumentado pela energia necessária para a operação em si.

IA verde

Embora o custo ambiental do desenvolvimento de tecnologias de IA seja elevado, são as ferramentas de inteligência artificial que tornam possível criar soluções mais ecológicas. Isto inclui a IA Verde, modelos que requerem menos energia e outros recursos para funcionar.

É a “IA verde” que se concentra no desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial que são energeticamente eficientes. Por exemplo, novos métodos de compressão podem reduzir a quantidade de dados necessários para treinar modelos de IA em até 90%, reduzindo significativamente o consumo de energia. Entre outros, a OpenAI, que está a investir no desenvolvimento de modelos de IA mais ecológicos, está a trabalhar neles.

A inteligência artificial tem muitas vantagens. A IA verde utiliza menos recursos, pelo que pode ser utilizada por empresas mais pequenas, incluindo aquelas que operam em países em desenvolvimento. Isso significa democratizar seu uso e permitir que mais pessoas o criem. Além disso, aqueles com carteiras menos abastadas.

A IA verde é contrastada com a chamada “IA vermelha” – isto é, soluções que aumentam a eficiência das operações sem olhar para os custos ambientais que geram. A “IA Vermelha” gera resultados espetaculares, mas a sua pegada ambiental é grande. E com o salto da tecnologia, o impacto ambiental não para de crescer.

IA para a Terra

A inteligência artificial e o meio ambiente também tratam da solução de problemas, como:

• analisar questões relacionadas com a crise climática – graças à IA, é possível desenvolver modelos complexos que refletem as mudanças ambientais e prevêem as suas consequências utilizando quantidades de dados que um ser humano nunca poderia processar. Um grande exemplo é o trabalho do Laboratório Nacional de Argonne com a empresa de telecomunicações AT&T, onde a inteligência artificial foi usada para analisar um modelo climático em conjunto com um banco de dados contendo informações sobre a rede de telecomunicações da AT&T para prever como os efeitos das mudanças climáticas – como o aumento do nível do mar, ventos de alta intensidade e inundações costeiras e interiores – poderão afectar as operações daqui a 30 anos,
• conservação da biodiversidade – por exemplo, a ferramenta Wildlife Insights é uma plataforma que utiliza inteligência artificial para converter dados de câmaras de captura em informações úteis sobre biodiversidade, carrega os dados para o Google Cloud, onde os modelos de IA classificam automaticamente as imagens para ajudar a monitorizar e proteger a vida selvagem em todo o mundo. O Wildlife Insights pode processar 3,6 milhões de imagens por hora, com uma taxa de precisão de identificação de 80 a 98,6 por cento.
• Melhorar a eficiência dos sistemas existentes que consomem grandes quantidades de energia, como fábricas, transporte ferroviário, transporte público e iluminação urbana,
• prevenção de falhas – por exemplo, em grandes plantas industriais, hidrelétricas ou eólicas. Isto é possível através da utilização de gêmeos digitais (Digital Twins), que permitem prever o desgaste dos componentes de um determinado sistema.

Resumo

A combinação apropriada de inteligência artificial e o ambiente de trabalho pode impactar muitos aspectos dos negócios sustentáveis. Desde a otimização do desempenho da inteligência artificial, ou seja, a criação de IA verde, até à automatização da gestão energética, à otimização da agricultura e à criação de cadeias de abastecimento sustentáveis. Esta última, no contexto das crescentes necessidades logísticas, está a tornar-se crucial para a eficiência e responsabilização empresarial.

A aplicação da inteligência artificial também traz sérios desafios, como o consumo de energia durante a fase de formação e o funcionamento contínuo dos modelos de IA. No entanto, a inteligência artificial também ajuda a resolver estes problemas e a reduzir o impacto ambiental do seu funcionamento. Portanto, há espaço para soluções de IA verdes e para o envolvimento em práticas sustentáveis ​​numa escala sem precedentes, desde a análise das alterações climáticas até à conservação da biodiversidade.

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Autor: Robert Whitney

Especialista em JavaScript e instrutor que orienta departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando aos outros como cooperar de forma eficaz durante a codificação.

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