É esperar demais ou a inteligência artificial se sairia melhor que os humanos na gestão da crise climática?
Gestão ambiental – Sem dúvida, uma aliada. É assim que a inteligência artificial tem sido encarada por especialistas em questões ambientais, como os pesquisadores Samara Oliveira Silva Santos e André Luiz Carvalho Ottoni, ambos da Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, e Erivelton Geraldo Nepomuceno, da Universidade de Maynooth (Irlanda)
No artigo científico “Aplicações de Inteligência Artificial em Energias Renováveis: Uma Revisão Sistemática”, os autores citam exemplos de como eles próprios têm usado tecnologia no setor de energia renovável e da gestão ambiental.
Acesse a íntegra do artigo aqui.
Abaixo, resumimos as três principais frentes levantadas pelos cientistas e exemplos de aplicação:
Métodos de otimização
São técnicas (garantidas pela exatidão da matemática) para encontrar as melhores soluções diante de problemas complexos. Grosso modo, é como ter uma receita confiável a seguir para tomar decisões mais eficientes em diversas situações.
Aplicação – Diversas pesquisas têm coberto o tema. Numa delas, foram apresentadas duas técnicas para otimizar um sistema de energia híbrido solar-eólico, utilizando um algoritmo para construir uma análise econômica e de gestão ambiental.
Outro estudo chegou a um método chamado Improved Whale Optimization Algorithm (IWOA), que melhora a extração de energia em modelos solar fotovoltaicos. O próprio IWOA é, ele mesmo, um algoritmo de otimização, baseado no comportamento de caça de baleias na natureza.
Lógica Fuzzy
Trata-se de uma extensão da lógica clássica binária – só que essa lida com incertezas e imprecisões. Ela é útil em situações em que as informações disponíveis são vagas ou ambíguas, permitindo uma abordagem mais flexível e realista na tomada de decisões.
Aplicação – Um dos estudos propõe e testa o método para analisar e comparar fluidos de transferência de calor usados na geração de energia solar. Outro discute sua aplicação combinada a redes neurais artificiais, algoritmos genéticos e modelos híbridos no sistema de geração de energia solar fotovoltaica.
Machine learning (aprendizado de máquina)
Área da inteligência artificial que permite aos computadores aprenderem e melhorarem seu desempenho em tarefas específicas por meio da análise de dados e identificação de padrões.
Aplicação – Estudos demonstram como essa técnica pode ser combinada à Lógica Fuzy para realizar uma previsão estatística mensal dos ventos, assim como verificar a incidência diária global de raios solares.
As abordagens demonstram como a IA e o aprendizado de máquina têm permitindo previsões mais precisas e eficientes, contribuindo assim para o avanço das energias limpas.
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