Como a IA afeta o ambiente e impulsiona a sustentabilidade?

Muitas das nossas ações diárias têm um impacto significativo no ambiente. Na verdade, cerca de 75% da superfície terrestre do nosso planeta já foi alterada pela atividade humana. Isso contribui para problemas como o aquecimento global, a perda de biodiversidade e a poluição.

Um fator importante por trás desse impacto é a nossa crescente necessidade de energia. À medida que as populações aumentam e a procura por moradias, transporte e bens cresce, a demanda por energia também aumenta.

Em última análise, isso leva a uma maior pegada de carbono, colocando mais pressão sobre o ar, a água e outros recursos naturais e tornando a sustentabilidade ambiental uma prioridade fundamental para empresas e decisores políticos. Para compreender e gerir melhor esse impacto, as indústrias e os governos estão cada vez mais a recorrer a tecnologias de ponta, como a inteligência artificial.

Por exemplo, a visão computacional, um ramo da IA que permite que as máquinas interpretem informações visuais a partir de imagens e vídeos, está a ser usada para monitorizar ecossistemas e avaliar o impacto ambiental de operações em grande escala.

Em particular, modelos de visão computacional, como Ultralytics YOLO11 e o futuro Ultralytics suportam tarefas como deteção de objetos e segmentação de instâncias. Esses recursos facilitam às equipas a identificação e track em ambientes naturais, como poluição, acúmulo de resíduos ou alterações na vegetação. Ao detectar os problemas precocemente, elas podem tomar medidas para evitar consequências ambientais.

Fig. 1. Detecção de resíduos plásticos utilizando YOLO11 Fonte)

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Neste artigo, exploraremos como a IA Vision e outras tecnologias de IA estão a ajudar a monitorizar e proteger o ambiente. Vamos começar!

A importância de soluções de IA eficientes e responsáveis

Antes de nos aprofundarmos em como a IA pode ser usada para criar soluções ecológicas, vamos examinar mais de perto como o desenvolvimento responsável da IA afeta o ambiente.

Embora os sistemas de IA tenham o potencial de melhorar a sustentabilidade e enfrentar desafios como as alterações climáticas, o treino de modelos de IA e a execução de aplicações alimentadas por IA também requerem um poder computacional e uma energia significativos. Ao gerir cuidadosamente este equilíbrio, é possível reduzir as emissões de carbono, limitar o uso de energia e minimizar o desperdício eletrónico.

Por exemplo, considere um sistema de visão computacional usado para monitorar florestas e track na vegetação. A operação de um sistema como esse geralmente depende de servidores de centros de dados, aumentando o consumo de eletricidade tanto pela operação quanto pelo arrefecimento do equipamento.

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Fig. 2. Um exemplo da utilização YOLO11 detect contar árvores (Fonte)

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O desenvolvimento responsável da IA concentra-se em tornar esses sistemas mais eficientes. Modelos de IA otimizados, gestão da carga de trabalho e centros de dados alimentados por energia renovável podem reduzir o impacto ambiental da IA, ao mesmo tempo que continuam a fornecer informações vitais.

O papel dos algoritmos de visão computacional na sustentabilidade ambiental

Várias organizações já estão a ver resultados com o uso da IA para apoiar a sustentabilidade. Uma pesquisa recente descobriu que quase dois terços das organizações que usam IA para sustentabilidade alcançaram uma economia de energia de cerca de 23%. Elas também relataram reduções claras nas emissões de gases de efeito estufa.

Então, como isso funciona na prática? Vamos ver como a visão computacional é aplicada em esforços de sustentabilidade no mundo real para entender como a IA pode fazer uma diferença tangível.

A gestão de energia e recursos pode ser complexa, especialmente em sistemas de grande escala, como fábricas, edifícios de escritórios e centros de dados. Nesses ambientes, câmaras e sensores podem ser usados para monitorizar atividades e recolher dados visuais. Esses dados podem então ser anotados para construir conjuntos de dados que treinam modelos de IA de visão para várias tarefas.

Um exemplo interessante vem das centrais de energia solar. Essas instalações têm grandes conjuntos de painéis solares, e mantê-los a funcionar eficientemente é importante para produzir energia renovável e reduzir as emissões de carbono. Verificar manualmente todos os painéis em uma área tão grande pode ser lento e propenso a erros.

Fig. 3. Uma visão geral das redes de energia solar que necessitam de manutenção (Fonte)

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É aqui que a inteligência artificial, especialmente a IA de visão, pode ajudar. Usando modelos como YOLO11 suportam a deteção de objetos e a segmentação de instâncias, um sistema de visão pode monitorizar cada painel, identificando problemas como acúmulo de sujeira, sombreamento, rachaduras ou desalinhamento.

Aplicações de IA de visão que apoiam a sustentabilidade ambiental

Agora que compreendemos melhor como a IA pode apoiar a sustentabilidade, vamos discutir algumas aplicações que mostram a visão computacional em ação.

Monitorização de ecossistemas utilizando câmaras e drones

O acompanhamento de grandes ecossistemas sempre foi complicado. Florestas, litorais e áreas offshore são vastas, e o monitoramento tradicional depende de visitas programadas. Como essas verificações ocorrem apenas periodicamente, mudanças de curto prazo na atividade da vida selvagem ou nas condições do habitat muitas vezes passam despercebidas.

A visão artificial pode mudar a forma como essa monitorização é feita. Quando câmaras e drones são integrados com soluções de visão computacional, eles podem monitorizar ecossistemas continuamente, em vez de fazer verificações ocasionais.

Muitos desses sistemas também podem ser executados diretamente em câmaras ou drones, permitindo a análise de imagens e vídeos no local. Isso reduz o consumo de energia e evita o envio de grandes quantidades de dados para servidores distantes.

Um bom exemplo é o parque eólico offshore Kaskasi, na Europa. Aqui, drones com câmaras de alta resolução track e mamíferos marinhos ao redor do parque eólico.

Enquanto isso, câmaras fixas e veículos subaquáticos observam a vida marinha abaixo da superfície. Isso permite que as equipas obtenham informações sobre os movimentos dos animais e as mudanças ambientais, e tomem decisões informadas, mantendo intacto o equilíbrio natural do ecossistema.

Detecção e rastreamento visual de fontes de emissão

Às vezes, as fontes de emissão podem ser difíceis de detectar a partir do solo. Vazamentos de gás, fumo industrial e acúmulo de calor podem se espalhar por grandes áreas e passar despercebidos durante inspeções de rotina. Isso dificulta a detecção precoce e limita nossa compreensão de como as emissões mudam ao longo do tempo.

Com a visão computacional, as emissões podem ser rastreadas com mais precisão e em maior escala. Modelos de IA de visão como YOLO11 ser usados para analisar imagens de satélite ou aéreas para detect sinais detect , como fumo, nuvens de gás ou padrões de calor incomuns.

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Fig. 4. Segmentação do fumo com a ajuda do YOLO11 Fonte)

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Esta abordagem está a ser adotada por cientistas climáticos e equipas que trabalham com tecnologia climática. Eles combinam imagens de satélite com análises baseadas em visão para monitorizar o metano e outros gases de efeito estufa em grandes regiões. O rastreamento visual regular apoia a transição para a energia limpa e o desenvolvimento da IA, facilitando a redução do uso de combustíveis fósseis e das emissões globais.

Utilização de imagens de satélite e aéreas para track as alterações track

Nem todas as mudanças na natureza são perceptíveis. Algumas delas ocorrem ao longo do tempo, como a diminuição do número de árvores ao longo de uma estrada ou o aumento da área de terras secas nas quintas. Esses detalhes são fáceis de ignorar quando acontecem gradualmente e em grandes áreas.

A visão computacional facilita a detect dessas mudanças. Modelos de visão podem ser usados para analisar grandes conjuntos de dados de imagens de satélite e aéreas e comparar como diferentes locais aparecem em momentos diferentes. Em vez de depender de relatórios ou verificações manuais, ela usa pistas visuais para mostrar onde os padrões de terra, vegetação ou água estão começando a mudar.

Por exemplo, os modelos de visão podem mapear a cobertura arbórea em cidades ou florestas usando segmentação de imagens, o que ajuda a delinear onde existe vegetação e qual a sua densidade. Ao focar no que é visível, a visão computacional permite que os investigadores compreendam padrões que fornecem informações sobre energia renovável, consumo de água e centrais elétricas.

Prós e contras da IA de visão na sustentabilidade

Aqui estão alguns benefícios importantes do uso da IA, especificamente da IA de visão, para apoiar a sustentabilidade:

Insights baseados em dados: a análise contínua de dados visuais permite que as organizações tomem decisões informadas sobre fontes de energia e estratégias de sustentabilidade.
Impacto ambiental reduzido da própria IA: ao utilizar modelos otimizados e centros de dados energeticamente eficientes, os sistemas de IA podem minimizar a sua própria pegada de carbono, diminuir o consumo de energia e reduzir os custos ambientais globais.
Maior conformidade: a monitorização automatizada pode ajudar as organizações a cumprir mais facilmente as regulamentações ambientais e as metas de sustentabilidade.

Embora a IA Vision ofereça várias vantagens, aqui estão algumas limitações práticas a serem consideradas:

Qualidade dos dados: a IA de visão depende de imagens e vídeos nítidos para funcionar eficazmente. Iluminação fraca, mau tempo ou câmaras bloqueadas podem dificultar detect precisa detect pelo sistema.

Requisitos de competências: A implementação e gestão eficazes da Vision AI requerem pessoal qualificado com conhecimentos técnicos em IA, visão computacional e gestão de dados.
Manutenção: Equipamentos como câmaras, drones e sensores requerem verificações e manutenção regulares para garantir um monitoramento contínuo e preciso.

Como diferentes ferramentas de IA contribuem para a sustentabilidade

Além da IA de visão, outras tecnologias de IA também podem promover a sustentabilidade. Veja como elas ajudam a reduzir o impacto ambiental e aumentar a eficiência:

Modelos de linguagem grandes (LLMs): os LLMs concentram-se em texto, em vez de imagens. Ferramentas como ChatGPT GPT-3 podem ler e analisar rapidamente grandes volumes de informação. No que diz respeito à sustentabilidade, podem ser utilizadas para analisar relatórios climáticos, políticas e dados sobre o uso de energia e recursos, ajudando as equipas a tomar melhores decisões.

IA generativa: esta tecnologia de IA permite que as equipas explorem ideias antes de construir qualquer coisa no mundo real. Ela pode ser usada para gerar projetos de edifícios, infraestruturas ou processos, destacando opções que utilizam menos recursos e produzem menos resíduos e emissões.

Sistemas baseados em otimização: estes sistemas melhoram a eficiência nas operações, desde a gestão de energia até o planeamento logístico. Mesmo pequenas melhorias podem reduzir o consumo de energia, diminuir as emissões e aliviar a pressão sobre as centrais elétricas.

Principais conclusões

O impacto ambiental da IA está a tornar-se uma consideração importante para a sustentabilidade. A IA visual, em particular, permite-nos monitorizar mudanças no ambiente, detect e tomar decisões mais inteligentes sobre o uso de energia. Isso reduz o desperdício, otimiza o consumo de energia e ajuda as indústrias a avançarem em direção a um futuro mais sustentável, com menor impacto ambiental.

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