Futuros de energia automatizados: entre oportunidade e risco

As telas piscam à medida que séries de dados são mostradas e recalibradas. A inteligência artificial (IA) faz uma foto instantânea das instalações de dados de milhares de sensores. Tais dados são alimentados em “redes neurais profundas” que são, basicamente, processos computacionais que utilizam modelagem matemática sofisticada para fazer previsões. Nesse caso, as previsões dizem respeito a como diferentes escolhas irão afetar o consumo de energia no futuro. A cidade é Londres. O cenário é a DeepMind, empresa britânica pioneira da tecnologia. O contexto é global, com a DeepMind implantando sua IA baseada em sistema de nuvem. Deste modo, o cliente Google controla diretamente o resfriamento nos data centers que alimentam serviços como o Google Search, o Gmail e o YouTube. Os resultados são notavelmente eficazes. Nos últimos anos, o Google se beneficiou da IA da DeepMind para reduzir seu consumo de energia em cerca de 30%. A implantação da IA do DeepMind no Google para promover a eficiência energética não teria sido possível se não fosse a equipe de operadores de dados e técnicos de IA calculando, meticulosamente, o melhor curso de potenciais ações na redução do uso de energia. Desde 2018, os avanços na automação possibilitaram à IA controlar diretamente o resfriamento nos data centers do Google, sem intervenção humana. Essa eficiência energética projetada por IA é uma visão poderosa de infraestruturas inteligentes para o futuro da segurança energética, administrada e gerenciada diariamente por meio de máquinas inteligentes automatizadas. Hoje, este exemplo, extraído dos usos emergentes da IA para a segurança energética, faz parte de uma nova agenda para a vida política e pública. Tal agenda diz respeito a dois domínios de transformação interconectados. Por um lado, há a disseminação extensiva da IA, que desempenha, cada vez mais, um papel fundamental na realização de um futuro climático e energético de baixa emissão de carbono (e, possivelmente, pós-carbono). Por outro lado, mas automaticamente ligado ao primeiro, estão os processos de aprendizado avançado de máquina, onde as tecnologias algorítmicas alimentam a erosão da segurança energética e, segundo alguns, contribuem para a queima do planeta. Atualmente, vivemos em um mundo que, ao que diz respeito aos avanços em IA, parece estar dividido em nível de oportunidades e riscos. A maioria daqueles que estudaram os avanços na IA enfatizaram as resultantes já transformadas conexões entre as mudanças climáticas e a segurança energética. Anthony Giddens, por exemplo, argumenta que “o reino da tecnologia é o campo mais importante onde se aplica o teorema de que o salto quântico na energia que nos criou perigos, é o mesmo que nos permite enfrentá-los”. O enfrentamento dos imensos desafios das mudanças climáticas por meio de inovações tecnológicas como a IA, diz Giddens, deve envolver medidas concretas e radicais. Esse discurso emergente de futuros climáticos de baixo carbono movidos a IA pressupõe que as novas tecnologias, de alguma forma, irão remediar o problema do aquecimento global, fornecendo novas formas de geração de energia alternativa. Desde a redução das emissões de gases de efeito estufa (principalmente, a redução de emissões de CO2) até a reversão do aumento do nível do mar no mundo, avanços tecnológicos em IA e digitalização conectada serão vitais para enfrentar os desafios das mudanças climáticas globais. É provável que o impacto da tecnologia na promoção de estilos de vida de baixo carbono esteja diretamente ligado aos avanços da IA, experimentos de aprendizado de máquina e novas práticas sociais e ambientais orientadas por algoritmos. Alguns autores argumentam que a IA está se tornando, cada dia mais, a força motriz central da adaptação energética na economia como um todo. O que vem sendo ressaltado neste caso é o fato de que a IA foi orientada para promover a eficiência energética em uma diversidade de ambientes industriais. Especialmente com a disseminação de cidades inteligentes, mas, também, no próprio setor energético. A utilização da IA do DeepMind pelo Google é um exemplo importante dessa tendência. Porém, outros críticos notaram que as tendências por si só não equivalem a transformações. Deste ponto de vista, a IA só poderá contribuir para a criação de um novo sistema de energia pós-carbono se for implementada, sistematicamente, no mundo todo. Tal mudança de época exigiria a implantação de soluções tecnológicas radicalmente novas para criar sociedades mais ecológicas e sustentáveis, junto à implementação de novas fontes de energia. Mas, novamente, muitos críticos veem tudo isso como fantasioso, apenas. Neste cenário, a possibilidade e a realidade se acotovelam com certo desconforto. Os tecno-otimistas argumentam que as novas tecnologias irão compensar os danos ambientais e promover soluções de energia de baixo carbono (ou, pós-carbono) em nível mundial. Alguns argumentam que tudo indica que os avanços nos algoritmos de aprendizado de máquina serão altamente transformadores, impactando quase todos os campos da vida social e econômica no futuro. Todavia, tais avanços projetados em IA são por definição menos previsíveis e quase impossíveis de serem avaliados em nível político e de desenvolvimento socioeconômico. Na contramão, céticos destacam que as tecnologias de IA já estão ligadas de maneira destrutiva às fontes de energia de carbono do capitalismo. Deste ângulo, fica difícil vislumbrar como tais tecnologias poderiam se transformar, ou mudar, para além das práticas intensivas da energia de carbono. No entanto, é crucial lembrar o caráter aberto das relações sociais futuras. Se a pesquisa e a inovação em IA pudessem contribuir para novas formas de armazenamento de eletricidade, isso teria um enorme impacto na segurança energética. Vários desenvolvimentos relativos ao armazenamento de eletricidade, como baterias de fluxo, supercapacitores e sistemas de conversão de energia são fundamentais como tecnologias de armazenamento possíveis e, quando combinadas aos avanços da IA, oferecem caminhos significativos na redução generalizada de emissões nas economias e sociedades de baixo carbono.

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Futuros de energia automatizados: entre oportunidade e risco

Futuros de energia automatizados: entre oportunidade e risco

Anthony Elliott

Robótica e automação: oportunidades e riscos

Pesquisadora sênior do IIT de Gênova

Engenheiro mecânico e biomédico