O Algoritmo da Sustentabilidade: IA e Transição Energética

A inteligência artificial (IA) tem sido fonte de fascínio e ceticismo desde o início. Para quem trabalha na área há décadas, a IA tem sido uma história de avanços tediosos e incrementais por mais de 50 anos e, como acontece com qualquer disrupção tecnológica, a curva de Gartner permanece em cada uma de suas etapas : o lançamento, o exagero das expectativas, o ponto mais baixo da desilusão, a lenta subida da rampa de consolidação e o que esperamos ser o patamar da produtividade. Receio que ainda não tenhamos atingido esse patamar.

Na década de 1980, Hans Moravec formulou seu famoso paradoxo : é fácil fazer com que computadores superem humanos em testes de inteligência abstrata – xadrez ou raciocínio lógico –, mas incrivelmente difícil fazê-los adquirir as habilidades perceptivas e motoras de um bebê de um ano. Esse paradoxo tem suas raízes na evolução: o pensamento simbólico é recente na evolução humana, enquanto as capacidades sensório-motoras foram aprimoradas ao longo de milhões de anos. Embora os modelos atuais de IA sejam impressionantes em seu desempenho, esse paradoxo permanece .

Segundo especialistas como Demis Hassabis (DeepMind) e Yann LeCun (Meta), ainda estamos longe da chamada Inteligência Artificial Geral (IAG). Os modelos atuais não compreendem o mundo: eles o refletem estatisticamente. Enquanto isso, grandes potências e empresas de tecnologia transformaram a IA em um eixo estratégico de desenvolvimento. Passamos de modelos com milhões de parâmetros para outros com bilhões, como a IA Generativa, disponível ao público em geral, que requer insumos energéticos impensáveis há apenas cinco anos. Como tornar o progresso da IA compatível com a sustentabilidade energética?

E é aqui que o diálogo entre a IA e a transição energética faz todo o sentido. Porque, embora possa não parecer, a IA tem sido uma aliada fundamental há anos em um dos desafios mais complexos e urgentes: a integração de energias renováveis em sistemas elétricos. O caso espanhol é paradigmático. Em um sistema onde a produção de energia solar e eólica depende do sol e do vento — variáveis meteorológicas incertas —, prever e equilibrar a geração e a demanda em tempo real é uma tarefa extremamente complexa.

Há quase 20 anos, a Redeia opera o Centro de Controle de Energias Renováveis (CECRE), que monitora e controla a geração de energia renovável para garantir a segurança do fornecimento de energia elétrica. Lá, modelos de IA preveem quanta energia será consumida (demanda) e quanta será gerada (oferta). Cada vez que alguém liga uma torradeira ou desliga o ar-condicionado, a demanda muda. Esses modelos combinam dados meteorológicos, históricos e comportamentais para manter um equilíbrio constante entre consumo e produção, essencial para a segurança do sistema elétrico.

A IA não apenas prevê : ela também diagnostica. Em instalações de geração renovável e redes de transmissão, algoritmos detectam falhas precocemente, antes que elas ocorram, analisando dados em tempo real de sensores distribuídos por todo o sistema. Eles também otimizam a operação de equipamentos — de turbinas a inversores solares — ajustando parâmetros dinamicamente para maximizar a eficiência e a durabilidade.

Da mesma forma, usamos IA para simular o comportamento de novos materiais para superar o grande desafio do armazenamento de energia renovável. Aqui, algoritmos permitem otimizar o carregamento e o descarregamento de baterias em larga escala, evitando o desperdício de energia renovável e suavizando os picos de demanda.

A IA está nos ajudando a nos preparar para os efeitos extremos das mudanças climáticas, com modelos que nos permitem antecipar incêndios florestais, erupções vulcânicas ou inundações e tomar decisões rápidas que protegem a infraestrutura crítica.

É claro que tudo isso levanta desafios éticos e regulatórios. A IA deve ser um copiloto, não um piloto automático, para um sistema tão crítico quanto o energético. Seu uso deve respeitar a privacidade dos dados, especialmente ao gerenciar informações sensíveis sobre padrões de consumo.

Com todas as suas limitações e desafios, os dias em que a IA era assunto de laboratórios universitários ou livros de ficção científica já se foram. Mas uma lacuna preocupante está surgindo: aqueles que adotam a IA ganham produtividade e vantagem competitiva; aqueles que não ficam para trás tecnológica, social e economicamente. Este é um dos grandes desafios do nosso tempo. Democratizar o acesso à IA é, hoje, tão urgente quanto garantir a transição energética.

Bassam Al-Zarif Zabala é o Diretor de Tecnologia da Informação da Redeia.

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