Como a IA está ajudando a resolver as mudanças climáticas

Você já ouviu falar do artista francês Marcel Duchamp? Uma de suas obras mais famosas é a “fonte” que foi criada a partir de um mictório comum. Ao simplesmente renomear esse objeto comum, Duchamp deu à luz com sucesso um estilo de arte completamente novo.

O mesmo pode ser feito com a IA. Por que os humanos só precisam usar essa poderosa invenção para resolver problemas relacionados aos negócios? Por que não podemos pensar um pouco mais como Duchamp e usar essa tecnologia 'todo-poderosa' para resolver um dos problemas mais assustadores que a humanidade já enfrentou?

A Ameaça Global Das Mudanças Climáticas

Se você leu relatórios e previsões recentes sobre o futuro do nosso clima, provavelmente já percebeu que a humanidade está ficando sem tempo para encontrar uma solução para a ameaça global das mudanças climáticas. De fato, um recente documento de política australiano propôs um cenário de 2050 onde, bem, todos nós morremos .

Para aqueles que não têm medo de que os níveis de água subam 25 metros até 2050, existem outros estudos que sugerem que as dificuldades humanas estão chegando. Em março de 2012, o Programa Mundial de Avaliação da Água previu que até 2025, 1,8 bilhão de pessoas na Terra viverão em regiões com escassez absoluta de água.

Então, quais dados e pesquisas estão levando os cientistas a acreditar que haverá um cenário de apocalipse de água ou comida no futuro?

Segundo a NASA, a principal causa das mudanças climáticas é o aumento da quantidade de gases de efeito estufa em nossa atmosfera. E, infelizmente, a 'mãe terra' não está fazendo isso sozinha.

Em 1830, os humanos começaram a se envolver em atividades que liberavam gases de efeito estufa, contribuindo para o aumento das temperaturas que estamos sentindo hoje. Algumas dessas atividades a que me refiro incluem a queima de combustíveis fósseis, a poluição dos oceanos e o desmatamento. No entanto, mesmo a produção em massa de carne bovina está contribuindo para as mudanças climáticas.

Agora, você pode estar se perguntando como os humanos poderiam combater e limitar nossas emissões de gases de efeito estufa. Obviamente, devemos limitar todas as atividades que mencionei acima. Isso significaria limitar nosso uso de eletricidade, carvão e petróleo, plantar árvores e, infelizmente, para muitos, desistir completamente de jantares de bife.

Mas tudo isso seria suficiente para desfazer séculos de poluição atmosférica? Tudo isso é possível antes que os humanos sejam forçados a enfrentar a extinção de sua espécie? Não sei. Os humanos ainda não foram capazes de cessar a produção de carne bovina, muito menos nossos automóveis e aviões que consomem diariamente petróleo.

Se ao menos houvesse um software muito inteligente que pudesse executar alguns números de emissões e nos dizer se todos esses esforços seriam suficientes para evitar futuros cenários de desastres...

Abordagens de IA e casos de uso ambientais

Resolver qualquer problema leva tempo. Com a mudança climática, os cientistas levaram cerca de 40 anos para obter qualquer tipo de compreensão do problema. E isso é justo – os humanos tiveram que primeiro estudar o clima para ter certeza de que as mudanças climáticas existiam, depois estudar as causas das mudanças climáticas para ver o papel que os humanos desempenharam. Mas onde estamos hoje depois de todo esse estudo? Ainda estudando.

E o problema com a mudança climática é que o tempo não está do nosso lado – a humanidade precisa encontrar e implementar algumas soluções relativamente rápido. É aí que a IA pode ajudar.

Até o momento, existem duas abordagens diferentes para a IA: baseada em regras e baseada em aprendizado . Ambas as abordagens de IA têm casos de uso válidos quando se trata de estudar o meio ambiente e resolver as mudanças climáticas.

A IA baseada em regras são algoritmos codificados de declarações if-then que são basicamente destinadas a resolver problemas simples. Quando se trata do clima, uma IA baseada em regras pode ser útil para ajudar os cientistas a processar números ou compilar dados, economizando muito tempo dos humanos em trabalho manual.

Mas uma IA baseada em regras não pode fazer muito. Ele não possui recursos de memória — está focado em fornecer uma solução para um problema definido por um ser humano. É por isso que a IA baseada em aprendizado foi criada.

A IA baseada em aprendizado é mais avançada do que a IA baseada em regras porque diagnostica problemas interagindo com o problema. Basicamente, a IA baseada em aprendizado tem capacidade de memória, enquanto a IA baseada em regras não.

Aqui está um exemplo: digamos que você pediu uma camisa a uma IA baseada em regras. Essa IA encontraria uma camisa no tamanho e na cor certos, mas apenas se você dissesse seu tamanho e preferências. Se você pedisse uma camisa a uma IA de aprendizado, ela avaliaria todas as compras anteriores de camisa que você fez no ano passado e encontraria a camisa perfeita para a temporada atual. Veja a diferença?

Quando se trata de ajudar a resolver as mudanças climáticas, uma IA baseada em aprendizado pode essencialmente fazer mais do que apenas analisar os números de emissão de CO2. Uma IA baseada em aprendizado poderia realmente registrar esses números, estudar causas e soluções e, em seguida, recomendar a melhor solução – em teoria .

AI impactando as mudanças climáticas, hoje

Para a maioria, IA é uma palavra da moda usada para descrever softwares de tecnologia interessantes. Mas para as empresas abaixo, a IA está começando a ser vista como uma arma secreta.

SilviaTerra

As florestas são importantes para o nosso clima. O dióxido de carbono emitido por muitas atividades humanas é, na verdade, absorvido pelas árvores. Então, se tivéssemos mais árvores.

É por isso que SilviaTerra nasceu.

Alimentado pelos fundos e tecnologia da Microsoft, o SilviaTerra usa IA e imagens de satélite para prever os tamanhos, espécies e saúde das árvores florestais. Por que isso é importante? Isso significa que os conservacionistas são poupados de inúmeras horas de trabalho de campo manual. Isso também significa que podemos ajudar as árvores a crescerem, ficarem mais fortes e mais saudáveis, para que possam continuar ajudando nosso clima.

DeepMind

Às vezes, podemos nos perguntar: “O que o Google não pode fazer?” Bem, acontece que o Google não pode realmente fazer tudo .

Procurando melhorar seus custos (e potencialmente sua pegada de carbono), o Google recorreu a uma empresa chamada DeepMind. Juntas, as duas empresas desenvolveram uma IA que aprenderia a usar apenas a quantidade mínima de energia necessária para resfriar os data centers do Google.

O resultado? O Google conseguiu reduzir em 35% a quantidade de energia que eles usam para resfriar seus data centers. Mas essa pode nem ser a parte mais legal! O cofundador da DeepMind, Mustafa Suleyman, disse que seus algoritmos de IA são gerais o suficiente para que as duas empresas possam usá-los para outras aplicações de economia de energia no futuro.

Projeto Horizonte Verde

Todos vocês, amantes de dados, sabem que é difícil dizer que estão impactando algo se não puderem medir seu impacto. Por isso surgiu o Projeto Horizonte Verde.

O Green Horizon Project da IBM é uma IA que cria previsões meteorológicas e de poluição autoconfiguráveis. A IBM criou o projeto com a esperança de que um dia pudesse ajudar as cidades a se tornarem mais eficientes.

Suas aspirações se tornaram realidade na China. Entre 2012 e 2017, o Projeto Green Horizon da IBM ajudou a cidade de Pequim a diminuir seus níveis médios de poluição atmosférica em 35%.

CycleGANs

Então, aqui está um termo que você nunca ouviu em sua vida: “GAN”. Significa G erative A dversarial Network. Basicamente, é uma rede que gera estatísticas ou informações sem que você precise fazer nada.

Por que o termo é importante? Porque a automação é importante quando você tem tempo e recursos limitados para resolver um problema.

Intelectuais da Universidade de Cornell usaram GANs para criar uma IA para se treinar para produzir imagens que retratam localizações geográficas antes e depois de eventos climáticos extremos. Os visuais produzidos por essa IA podem ajudar os cientistas a prever os impactos de certas mudanças climáticas, ajudando os humanos a priorizar nossos esforços combativos.

Software com potencial para impactar as mudanças climáticas

Ao estudar o número de IA que já está sendo usado para ter um impacto positivo nas mudanças climáticas, você pode estar pensando que não precisamos de mais nenhum software novo. E talvez você não esteja errado - por que não reaproveitamos o software que temos?

Com isso dito, aqui estão alguns softwares com potencial para serem armas secretas:

Airlitix

Airlitix é um software de IA e aprendizado de máquina que está sendo usado atualmente em drones. Embora tenha sido originalmente desenvolvido para automatizar os processos de gestão de estufas, pode ser facilmente utilizado para gerir a saúde das florestas nacionais. O Airlitix tem a capacidade de não apenas coletar dados de temperatura, umidade e dióxido de carbono, mas a IA também pode analisar a saúde do solo e das culturas.

Mas com os humanos precisando plantar mais de 1,2 trilhão de árvores para combater as mudanças climáticas, devemos considerar automatizar ainda mais nossos esforços. Em vez de tomar o tempo para cuidar de parques nacionais, o software Airlitix poderia ser construído para que os drones pudessem plantar nossas árvores, liberar nutrientes de plantas ou até mesmo deter incendiários florestais.

Anúncios do Google

Tanto o Google quanto o Facebook têm um software de IA muito poderoso que eles usam atualmente para criar anúncios relevantes ao consumidor usando dados de navegação do consumidor. Na verdade, a IA do Google 'Google Ads' ajudou sua empresa a ganhar centenas de bilhões em receita.

Embora a receita seja legal, o algoritmo do Google Ads atualmente promove as compras do consumidor de forma relativamente objetiva. Imagine se a IA pudesse ser reescrita para priorizar os anúncios de empresas que oferecem produtos e serviços sustentáveis.

Hoje em dia, não há muita concorrência para o Google. Há Bing, Yahoo, DuckDuckGo e AOL. (Entre as pessoas que conheço, não conheço nenhuma que use AOL.) Se você está se sentindo destemido, talvez possa desenvolver um novo mecanismo de busca que ajude a conectar consumidores a empresas ecologicamente corretas.

Claro, seria difícil competir com empresas tão grandes quanto o Google, mas você não precisa competir para sempre para ter lucro. Sempre há uma chance de sua startup ser adquirida, e então você vai para o pôr do sol.

AlphaGo

Embora o AlphaGo seja um software de IA que pode ajudar os cientistas a encontrar a próxima 'droga maravilhosa', ele foi originalmente criado pela DeepMind para aprender a dominar o jogo de xadrez. Depois de derrotar os melhores jogadores de xadrez do mundo, o AlphaGo AI passou a conquistar a estratégia de jogos de tabuleiro mais complexos.

Mas o que os jogos de tabuleiro têm a ver com as mudanças climáticas? Bem, se o AlphaGo AI pode ser mais esperto que os humanos em um jogo de xadrez, talvez possa ser mais esperto que nós criando maneiras criativas de limitar e reduzir o número de gases de efeito estufa em nossa atmosfera.

Perspectivas futuras para IA e clima

A meu ver, o propósito da IA ​​é ajudar a humanidade a resolver problemas. A mudança climática provou ser um problema complexo que os humanos estão se tornando ótimos em estudar, mas ainda não vi uma perspectiva de futuro muito positiva dos ambientalistas nas notícias.

Se não for para ajudar os humanos a influenciar diretamente as mudanças climáticas, não poderíamos usar a IA para retratar cenários apocalípticos que assustam o mundo a se unir? Poderíamos usar a IA para retratar perspectivas positivas em potencial que seriam possíveis se as pessoas fizessem mais em suas vidas diárias para ajudar na triagem de problemas climáticos?

Mesmo com os últimos incêndios na Amazônia, não vi nenhum tweet sobre a ideia de usar drones para combater a propagação das chamas. Está claro para mim que, mesmo com todo o impressionante software e tecnologia de IA disponíveis para os humanos hoje, os casos de uso ambiental ainda não são de conhecimento generalizado.

Então, meu conselho aos leitores é tentar a 'abordagem Duchamp' - hoje. Considere a IA e a tecnologia que você usa ou desenvolve regularmente e veja se há uma maneira de reimaginá-la. Quem sabe, você pode ser o único a resolver um problema que deixou perplexos alguns dos melhores climatologistas e cientistas do nosso tempo.