Esta IA pode dizer se a sua casa está desperdiçando energia – apenas olhando para ela.
Esta inteligência artificial consegue identificar o desperdício de energia da sua casa apenas observando-a.
Dois pesquisadores da Universidade de Cambridge desenvolveram um algoritmo de aprendizado profundo que poderia tornar mais fácil, rápido e barato identificar casas que consomem energia desnecessária – uma fonte significativa de emissões de gases de efeito estufa.
Treinado com dados de código aberto, incluindo certificados de desempenho energético e imagens de satélite, a IA conseguiu classificar casas consideradas “difíceis de descarbonizar” com 90% de precisão, de acordo com o estudo. Essas casas são difíceis de eletrificar ou modernizar por diversos motivos, como idade avançada, estrutura ou localização.
O modelo pode identificar partes específicas de um prédio – como o telhado e as janelas – que estão perdendo mais calor, e determinar se uma casa é antiga ou moderna. No entanto, os pesquisadores estão confiantes que podem aumentar significativamente a precisão e detalhamento do modelo com o tempo.
O Reino Unido tem como objetivo descarbonizar todas as casas, inclusive as que são frias, até 2050. Porém, sem um método para identificar “propriedades problemáticas” de alta prioridade, os formuladores de políticas podem ter dificuldades em alcançar essas metas, afirmaram os pesquisadores.
“Esta é a primeira vez que a IA foi treinada para identificar construções difíceis de descarbonizar usando dados de código aberto”, disse a Dr. Ronita Bardhan, chefe do Grupo de Design Sustentável da Universidade de Cambridge e co-autora do estudo.
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“Os formuladores de políticas precisam saber quantas casas eles precisam descarbonizar, mas muitas vezes não têm recursos para realizar auditorias detalhadas em todas as casas. Nosso modelo pode direcioná-los para as casas de alta prioridade, economizando tempo e recursos preciosos”, ela continuou.
Bardhan e o outro autor do estudo, Maoran Sun, afirmam estar trabalhando em uma estrutura ainda mais avançada que incluirá camadas adicionais de dados, como consumo de energia, níveis de pobreza e imagens térmicas das fachadas dos prédios. Eles esperam que isso aumente a precisão do modelo e também forneça informações mais detalhadas.
Até agora, as decisões políticas de descarbonização têm sido baseadas em evidências derivadas de conjuntos de dados limitados, disseram os pesquisadores, que estão otimistas em relação ao poder da IA de mudar isso. A capacidade dos algoritmos de IA de extrair valor de grandes volumes de dados é, sem dúvida, um divisor de águas para solucionar problemas complexos.
Além do ambiente acadêmico, existem inúmeras empresas utilizando IA para combater as mudanças climáticas. Veja a Dryad Networks, sediada em Berlim, que está usando aprendizado de máquina para acelerar a detecção de incêndios florestais, ou a 7Analytics da Noruega, que usa IA para prever melhor as enchentes e minimizar os danos à infraestrutura.
