A DeepMind quer usar a IA para resolver a crise climática.
A DeepMind pretende utilizar a Inteligência Artificial para resolver a crise climática.
É uma pergunta recorrente na ENBLE: a tecnologia nos meteu nessa confusão, ela pode nos tirar dela? Isso é especialmente verdadeiro quando se trata de mudanças climáticas. Conforme o clima se torna mais extremo e imprevisível, há esperanças de que a inteligência artificial – essa outra ameaça existencial – possa fazer parte da solução. A DeepMind, laboratório de inteligência artificial da Google, tem utilizado sua experiência em AI para enfrentar o problema das mudanças climáticas de três maneiras diferentes, como explicou Sims Witherspoon, líder de ação climática da DeepMind, em uma entrevista antes de sua palestra no ENBLE Impact em Londres, em 21 de novembro. Esta conversa foi editada para maior clareza e brevidade.
ENBLE: Como a AI pode nos ajudar a enfrentar as mudanças climáticas?
Sims Witherspoon: Existem muitas maneiras de responder a essa pergunta. A AI pode nos ajudar a mitigar. Ela pode nos ajudar a nos adaptarmos. Ela pode nos ajudar a lidar com a perda e danos. Ela pode nos ajudar em biodiversidade e ecologia, entre outros aspectos. Mas acho que uma das maneiras mais tangíveis de abordar o assunto é através das habilidades da AI.
Eu penso nisso em três partes: Primeiro e principalmente, a AI pode nos ajudar a entender as mudanças climáticas e os problemas que enfrentamos relacionados a elas através de melhores modelos de previsão e monitoramento. Um exemplo disso é o nosso trabalho em nowcasting de precipitação – ou seja, previsão de chuva algumas horas adiante – e nossos modelos foram considerados mais úteis e precisos do que outros métodos pelos meteorologistas do Met Office, o que é ótimo.
Mas isso é apenas o começo, pois você pode então desenvolver a previsão de fenômenos muito mais complexos. Assim, a AI pode ser uma ferramenta realmente significativa para nos ajudar a entender as mudanças climáticas como um problema.
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E qual é a segunda coisa?
O segundo aspecto em que gosto de pensar é o fato de que a AI pode nos ajudar a otimizar os sistemas atuais e a infraestrutura existente. Não é suficiente começar a construir nova tecnologia verde para um amanhã mais sustentável, a vida precisa continuar – já temos muitos sistemas em que confiamos hoje e não podemos simplesmente destruí-los e começar do zero. Precisamos ser capazes de otimizar esses sistemas e infraestrutura existentes, e a AI é uma das ferramentas que podemos usar para isso.
Um bom exemplo disso é o trabalho que fizemos em centros de dados, onde conseguimos melhorar a eficiência energética e alcançar uma economia de energia de 30%.
E então a terceira coisa é a nova tecnologia?
Sim, a terceira parte é a maneira como a maioria das pessoas pensa na AI, quando pensam na versão hollywoodiana ou no que leem em romances de ficção científica, ou algo do tipo, que é acelerar a ciência inovadora.
Gosto muito do exemplo da fusão nuclear e do controle de plasma – publicamos um artigo na revista Nature onde usamos redes neurais para treinar um modelo de aprendizado reforçado para aprender a controlar formas de plasma em um tokamak real [reator de fusão nuclear]. E isso é realmente importante porque entender a física do plasma e ser capaz de controlar essas formas e configurações é um elemento fundamental para, no final, alcançar um suprimento de energia livre de carbono quase inesgotável.
Não dá para falar de AI e mudanças climáticas sem mencionar a pegada de carbono da AI em si, e as enormes quantidades de energia consumidas por centros de dados, o que as pessoas estão se tornando cada vez mais conscientes. Como você pensa nesse problema? Quando a AI chegará ao ponto em que terá economizado mais carbono do que gastou para ser treinada?
Eu adoraria ver essa análise, mas não sei se alguém já fez. Muitos dos modelos de linguagem e histórias de sucesso em AI generativa que vimos nos últimos anos são realmente intensivos em energia, e esse é um problema que documentamos. Acreditamos ser realmente importante entender o quanto de energia esses modelos consomem e ser transparentes sobre isso, e também temos diversos esforços para reduzir o processamento necessário para esses modelos. Então, pensamos nisso de várias maneiras – não de forma global, como: “Será que o carbono que emitimos valeu a pena pelas soluções?”, mas sim: “Como implantar soluções que sejam o mais eficientes em termos de carbono possível?”.
Quais são os obstáculos que vão impedir que a IA seja usada para combater as mudanças climáticas?
O primeiro é o acesso aos dados. Existem lacunas significativas nos dados críticos para o clima em todos os setores, seja energia elétrica, transporte, construção ou cidades. Há um grupo com o qual trabalhamos que publica uma “lista de desejos de conjuntos de dados críticos para o clima”, e eu acredito que ter esses conjuntos de dados e fazer com que as pessoas se sintam confortáveis – onde for seguro e responsável fazer isso – é incrivelmente importante.
A outra parte que eu considero quase tão importante quanto os dados é trabalhar com especialistas no assunto. Na Google DeepMind, estamos focados em pesquisa e desenvolvimento de produtos de IA – não somos físicos de plasma nem engenheiros elétricos. Portanto, quando estamos tentando descobrir problemas que queremos resolver, realmente precisamos estar trabalhando com esses especialistas que podem nos ensinar sobre os problemas que eles enfrentam e as coisas que estão bloqueando-os. Isso faz duas coisas. Primeiro, garante que entendemos completamente para que estamos construindo uma solução de IA. E a segunda coisa é garantir que o que estamos construindo seja utilizado. Não queremos apenas criar uma tecnologia legal e esperar que alguém a utilize.
Há alguma consideração de segurança? As pessoas podem ficar nervosas ao ver as palavras “fusão nuclear” e “inteligência artificial” na mesma frase…
Na minha área especificamente, uma das maneiras pelas quais lidamos com isso é novamente voltando a trabalhar com especialistas no assunto – garantindo que entendemos realmente bem os sistemas e o que eles precisam para manter o sistema seguro. São esses especialistas que nos ensinam sobre isso e, em seguida, construímos soluções dentro desses limites.
No campo da mudança climática e sustentabilidade, também fazemos muitas análises de impacto: o que esperamos que seja nosso impacto potencial e, em seguida, todos os efeitos resultantes disso.
Você já disse que é um techno-otimista, então qual é a visão de um techno-otimista sobre um futuro em que a IA seja totalmente aplicada às mudanças climáticas?
A visão do techno-otimista é que, desde que possamos usá-lo de forma eficaz, podemos utilizar uma ferramenta transformadora como a IA para resolver problemas específicos e não específicos do setor com mais rapidez e em uma escala que não conseguiríamos sem a IA. Uma das coisas que mais me anima é a versatilidade e a escalabilidade da ferramenta. E, dado a quantidade de problemas que precisamos resolver relacionados às mudanças climáticas, o que precisamos é de uma ferramenta altamente versátil e altamente escalável.
