Green AI: como a inteligência artificial pode se tornar mais sustentável para ajudar o planeta

A inteligência artificial está se tornando cada vez mais parte integrante das soluções para a sustentabilidade: desde a detecção de vazamentos de água até a promoção do turismo responsável, do monitoramento da biodiversidade ao suporte para a agricultura sustentável e muito mais. No entanto, existe um paradoxo inegável: se, por um lado, a IA pode impulsionar grandes avanços na sustentabilidade, por outro, ela própria pode não ser sustentável.

A dependência da IA de uma enorme potência de computação e do treinamento de modelos de alta intensidade energética pode contribuir significativamente para as emissões de carbono. Além disso, a infraestrutura necessária para suportar a IA—como data centers e atualizações de hardware—tem um impacto ambiental significativo.

Então, como as empresas podem conciliar os avanços e as novas soluções baseadas em IA com a sustentabilidade?

A resposta a essa pergunta é igualmente complexa. Equilibrar o progresso da IA com a sustentabilidade significa enfrentar tanto as oportunidades quanto os desafios que a IA apresenta, exigindo uma reflexão cuidadosa e ações estratégicas em múltiplas frentes.

Neste blog, exploraremos:

• O papel da IA na construção de um futuro sustentável
• Os desafios de sustentabilidade que a IA precisa enfrentar
• A definição do que realmente significa uma IA sustentável
• O compromisso contínuo da Almawave em garantir a máxima sustentabilidade
• Velvet: um modelo de Green AI.

A inteligência artificial está desempenhando um papel cada vez mais vital nos esforços para a sustentabilidade, oferecendo soluções inovadoras para alguns dos desafios ambientais mais urgentes em nível planetário.

Isso ocorre porque os sistemas baseados em IA podem analisar enormes quantidades de dados em tempo real, ajudando a identificar e mitigar limitações e lacunas em várias áreas.

Por exemplo:

• Na planejamento urbano, a IA permite uma gestão de tráfego mais inteligente, reduzindo a congestão e diminuindo as emissões por meio de modelos preditivos e redes de transporte inteligentes.
• No setor energético, a IA melhora a eficiência otimizando as redes elétricas, prevendo a demanda de energia e integrando de forma mais eficaz fontes renováveis como a eólica e a solar.
• Na agricultura, as técnicas de precisão baseadas em IA ajudam a monitorar as condições do solo, antecipar mudanças climáticas e reduzir o consumo de água e pesticidas, resultando em uma produção de alimentos mais sustentável.

A IA também é um pilar essencial das cidades inteligentes: apoia o desenvolvimento de ambientes urbanos mais eficientes, ajuda a otimizar as rotas dos transportes públicos, gerenciar a coleta de resíduos, reduzir o desperdício de energia em edifícios públicos e privados e monitorar a qualidade do ar.

No setor turístico, a IA apoia instituições e DMO (Organizações de Gestão de Destinos) a rastrear o impacto ambiental do turismo excessivo e de novas infraestruturas, adotar opções ecológicas e otimizar o uso de recursos. Ferramentas baseadas em IA podem nos ajudar a promover o turismo responsável, envolvendo tanto os turistas quanto os residentes, incentivando a disseminação de experiências mais sustentáveis.

De forma geral, a IA permite que empresas e governos meçam e melhorem suas iniciativas de sustentabilidade, utilizando insights baseados em dados para reduzir suas pegadas de carbono e tomar decisões mais responsáveis.

No entanto, como mencionamos, existe um paradoxo inegável subjacente à inteligência artificial: se ela pode impulsionar a evolução sustentável do planeta, atualmente a própria IA é pouco “verde”, o que significa que, para alcançar o equilíbrio, precisaremos superar uma série de desafios particularmente delicados.

Encontrar um ponto de encontro entre o potencial da IA e seus custos ambientais intrínsecos é uma necessidade urgente.

• Consumo de energia: os modelos de IA, especialmente os de deep learning, exigem grande poder de computação, com elevado consumo energético. Isso contribui para uma significativa pegada de carbono, especialmente quando os data centers dependem de combustíveis fósseis. À medida que os modelos se tornam mais complexos, a demanda de energia aumenta, ampliando ainda mais seu impacto ambiental.
• Uso da água: os sistemas de refrigeração nos data centers consomem grandes quantidades de água para gerenciar o calor gerado pelos sistemas de IA. Isso coloca uma pressão significativa sobre os recursos hídricos locais, especialmente em regiões já afetadas pela escassez de água.
• Data centers de alta intensidade de recursos: os data centers que alimentam a IA consomem uma quantidade significativa de eletricidade, muitas vezes proveniente de fontes não renováveis. A crescente demanda por serviços de IA exerce maior pressão sobre a rede elétrica, agravando a pegada de carbono dessa tecnologia.
• Complexidade dos modelos: com o aumento da complexidade dos modelos de IA, são necessários hardwares cada vez mais potentes e conjuntos de dados maiores, levando a maior consumo de energia e necessidade de espaço de armazenamento. Isso amplifica o impacto ambiental, pois esses modelos exigem mais recursos para serem treinados.
• Pegada ambiental do armazenamento de dados: armazenar e processar as enormes quantidades de dados usados pelos modelos de IA exige uma quantidade significativa de energia. Muitas vezes, grande parte desses dados raramente é consultada, resultando em um desperdício de recursos.
• Equilibrar o impacto da IA com seus benefícios
  O verdadeiro desafio é encontrar um equilíbrio entre as vantagens ambientais que a IA pode oferecer e o consumo de recursos que ela mesma exige. Soluções como modelos de alta eficiência energética, data centers alimentados por fontes renováveis e o uso de computação local (localized computing) podem ajudar a reduzir a pegada da IA.

A Green AI, também conhecida como IA sustentável, é uma abordagem que se concentra na criação de sistemas de inteligência artificial que garantam tanto alto desempenho quanto um impacto ambiental reduzido.

Ao contrário da IA tradicional, historicamente orientada pelo objetivo principal de melhorar a precisão e o desempenho dos modelos, a Green AI enfatiza a redução da pegada ambiental associada ao desenvolvimento e à implementação de tecnologias inteligentes.

O princípio fundamental da IA sustentável é a redução do consumo de recursos, como energia, água e poder computacional, sem comprometer o desempenho dos modelos.

Alcançar esse objetivo implica a adoção de várias estratégias, como a otimização de algoritmos para reduzir o tempo de treinamento, o uso de hardware de baixo consumo energético e a aplicação de técnicas como compressão de modelos e transfer learning.

Esses métodos podem reduzir significativamente as demandas computacionais para o treinamento de modelos de IA, resultando em menor consumo de energia e uma pegada de carbono mais reduzida.

A IA sustentável também prioriza o uso de fontes de energia renováveis para alimentar os data centers e a infraestrutura de IA.

Os data centers tradicionais, essenciais para o armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados, são responsáveis por uma parte significativa das emissões globais de carbono. Ao migrar para fontes de energia mais limpas, como eólica, solar ou hidrelétrica, os sistemas de IA podem reduzir substancialmente seu impacto ambiental.

Além disso, o carbon-aware computing (computação consciente do carbono) está se tornando um aspecto cada vez mais relevante no desenvolvimento da IA. Essa prática garante que os sistemas de IA sejam otimizados para eficiência energética durante todo o seu funcionamento, levando em consideração o consumo de energia e o impacto ambiental da infraestrutura em cada fase.

Integrar essas práticas sustentáveis no desenvolvimento da IA ajuda a equilibrar o progresso tecnológico com a responsabilidade ambiental.

À medida que a IA continua a evoluir e se tornar uma parte cada vez mais central no enfrentamento dos desafios globais, a IA sustentável garante que seus benefícios não se limitem ao desempenho, mas também contribuam positivamente para o futuro do planeta.

Como líder no campo da inteligência artificial, tanto na Itália quanto na Europa, estamos muito orgulhosos da nossa contribuição para a inovação tecnológica e o progresso científico.

Mas essa liderança traz consigo uma importante responsabilidade: garantir que nossos produtos sejam sustentáveis.

À medida que a IA continua a evoluir e transformar todos os setores, é fundamental permanecer ciente do seu impacto ambiental.

Equilibrar inovação e sustentabilidade não é apenas uma obrigação ética, mas também uma oportunidade para nos tornarmos um modelo global na integração de práticas verdes nas tecnologias mais avançadas.

Ao nos comprometermos com o desenvolvimento responsável da IA, podemos liderar a mudança em direção a um futuro que priorize tanto o progresso tecnológico quanto a proteção do meio ambiente.

O Relatório de Sustentabilidade 2023 estabelece que a Almawave está fortemente comprometida em apoiar uma transição digital responsável e inclusiva. Para isso, o Grupo decidiu adotar uma estratégia de sustentabilidade com objetivos e metas específicos em relação a cada pilar do seu modelo ESG: Governança, Transição Digital Responsável, Pessoas e Meio Ambiente.

Em 2023, a Almawave obteve a certificação ISO 14001 e desenvolveu novas tecnologias, incluindo soluções para a gestão de espaços verdes públicos, redes hídricas e distribuição de gás.

A Almawave formalizou em sua estratégia o compromisso com a promoção de operações sustentáveis, por meio da proteção do meio ambiente. Nos comprometemos a realizar um monitoramento cuidadoso dos impactos ambientais, medindo as emissões de gases de efeito estufa, os consumos de energia e água, além de nos empenharmos em reduzir os resíduos produzidos.

Até o final de 2025, a empresa pretende migrar todos os processos para sistemas de nuvem de baixo impacto ambiental e reduzir sua pegada de carbono.

Outras iniciativas incluem políticas para a adoção de veículos elétricos, soluções de mobilidade inteligente e projetos de economia circular, como a doação de bens descartados.

As soluções da Almawave na área verde

A Almawave oferece soluções baseadas em inteligência artificial para apoiar a sustentabilidade e o desenvolvimento inclusivo em diversos setores. Essas soluções incluem plataformas que ajudam as organizações a avaliar e melhorar seu impacto social e ambiental, tanto internamente quanto ao longo da cadeia de suprimentos.

Fornecemos ferramentas para apoiar os municípios e os stakeholders urbanos na avaliação e gestão dos ambientes urbanos, com um foco especial nos espaços verdes públicos.

Além disso, nossas análises de dados geolocalizados ajudam as empresas a avaliar a percepção da qualidade dos serviços em diferentes áreas, incluindo aquelas relacionadas à sustentabilidade.

Essas soluções permitem que as empresas potencializem seus esforços de sustentabilidade, promovendo ao mesmo tempo a transformação digital de uma forma que combine objetivos econômicos e ambientais.

Velvet: um modelo inovador de Green AI

À medida que a sustentabilidade se torna uma prioridade fundamental, a IA deve evoluir de forma responsável, especialmente considerando que hoje é uma das tecnologias com maior consumo energético.

Os data centers que alimentam a IA, por exemplo, estima-se que representem cerca de 1% do consumo energético total da Itália.

Nesse contexto, Velvet, a família de modelos de IA desenvolvidos pela Almawave, foi projetada para ser leve, aproveitando a computação em borda (edge computing) e arquiteturas multiagente, de modo a reduzir o consumo energético e os custos operacionais. Em resumo, o objetivo do Velvet é melhorar a sustentabilidade geral do sistema, garantindo alto desempenho.

Para isso, os modelos Velvet são treinados em clusters menores e mais eficientes, em vez de enormes fazendas de servidores de alto consumo energético. Isso reduz a necessidade de transmitir grandes volumes de dados, diminuindo a pegada de carbono e preservando recursos como energia e água.

Os modelos Velvet_14B e Velvet_2B, sendo o último a base para o primeiro modelo Mixture of Experts na Itália, combinam subgrupos especializados que se ativam seletivamente para lidar com tarefas complexas com eficiência e precisão.

Além disso, o Velvet é integrado ao AIWave, a plataforma multiagente da Almawave, que é capaz de distribuir as atividades entre os agentes para otimizar as solicitações do sistema.

Essa abordagem utiliza diferentes algoritmos (não necessariamente geradores) com base na tarefa a ser executada. Garantindo que a IA seja aplicada apenas onde realmente necessário, o Velvet melhora tanto a eficiência operacional quanto o gerenciamento escalável de dados.

Nesse contexto, o uso indiscriminado de IA generativa não é apenas ineficiente, mas também desnecessário.

Em conclusão, o Velvet quer personificar o conceito de IA sustentável, reduzindo o impacto ambiental e melhorando a eficiência operacional, tudo dentro de um framework de Green AI.