Por Gabriela Rabelo Andrade* 

A ciência afirma com todas as letras: nós estamos em perigo. A Terra está enfrentando as consequências dos impactos ambientais causados por humanos há décadas — especialmente a partir da primeira revolução industrial. Recentemente, um estudo realizado pelo grupo Earth Commission revelou que o planeta ultrapassou sete dos oito principais parâmetros de segurança ambiental, que incluem condições climáticas, poluição do ar, contaminação da água, entre outros.

Os especialistas seguem alertando e pedindo atenção redobrada nas práticas que afetam o meio ambiente. Felizmente, o mundo tem uma aliada poderosa: a tecnologia. E, mais especificamente, a inteligência artificial pode ajudar ainda mais.

O potencial do uso da tecnologia nas empresas é enorme. Particularmente na indústria, que já está há algum tempo explorando possibilidades. Ferramentas de otimização baseadas em machine learning começaram a surgir nos anos 1990 — sim, pois é! — e ganharam popularidade a partir dos anos 2000.

Agora, para além da melhoria de processos, é provável que vejamos esses recursos sendo usados com mais foco em sustentabilidade propriamente dita. Lembrando que, de qualquer forma, mudanças ambientais positivas costumam também ser bastante econômicas, o que garante vantagens financeiras para os negócios.

Exemplos do potencial da IA na sustentabilidade industrial e empresarial
Vamos pensar na concepção de design e fabricação de um veículo. Ferramentas de IA podem ser calibradas para encontrar formas de reduzir a quantidade de materiais utilizados, o que significa menos uso de recursos naturais. Ou, quem sabe, indicar como deixar os carros mais aerodinâmicos e reduzir assim o consumo de combustível do modelo.

Na logística, as IAs podem tornar as operações mais eficientes, menos poluentes e reduzir desperdícios. Roteirização é um exemplo já em prática em muitas empresas, e cada vez mais soluções vêm sendo apresentadas ao mercado. Na Moove+, que pertence a um dos maiores grupos logísticos do país, são aplicados Machine Learning, Big Data, tracking, chatbot e robôs — todas tecnologias que usam inteligência artificial.

Por falar em robôs, acredito que o futuro estará cheio deles, e não estou falando só daqueles mais humanoides e que conversam com pessoas. O conceito de dispositivos autônomos é bem amplo, e daí as possibilidades se expandem muito. Por exemplo, a agricultura de precisão já utiliza maquinário altamente tecnológico embarcado com IA, e é bem provável que os robôs também apareçam em peso na área.

Outra revolução possível são os swarms (enxames): a combinação de robôs móveis e processamento de imagem em tempo real, que pode combater problemas isolados como pragas e doenças, reduzindo o uso de pesticidas.

De forma semelhante podemos esperar também uma difusão maior de dispositivos autônomos limpando e coletando lixo nos oceanos, algo que já é realizado atualmente pela Open Ocean Robotics.

A IA diretamente no problema
Toda ajuda é válida e o uso da IA em empresas é ótimo para todos, mas também é preciso uma atuação direta nas questões ambientais, e a tecnologia não decepciona nesse quesito.
A Global Fishing Watch demonstra bem o poder da IA: apoiada por satélites, a iniciativa monitora cerca de 360 milhões de quilômetros quadrados de oceano, mapeando trajetos de embarcações ligadas à pesca ilegal ou excessiva e a destruição de habitats marinhos.

As possibilidades são tantas de projetos em prol do meio ambiente, que nem daria para listar todos — muitos ainda nem saíram das universidades. Estamos falando de modelos de IA que poderiam identificar alterações em uma floresta ou um reservatório, por exemplo, ou de sistemas autônomos de vigilância que acionam as autoridades rapidamente no caso de desastres naturais ou crimes ambientais.

É claro que tudo isso deve ser feito com cautela e atenção. Afinal, a tecnologia em si não vem sem ônus — ela exige alto consumo de energia para funcionar, e também pode produzir lixo eletrônico. Portanto, ainda precisamos de mais estudos e avanços para reduzir esse tipo de impacto, e analisar com cuidado o que compensa e o que ainda precisa de melhorias. Mas as mudanças estão acontecendo, rapidamente e espero que com responsabilidade.

*Gabriela Rabelo Andrade é professora das Sprints de Análise de Clusters e de Design de Experimentos da Faculdade Sirius