Sustentabilidade, a dupla face da inteligência artificial

Dezenas de data centers fervilham nos arredores de Dublin, o país com o maior número de data centers per capita do mundo. Em 2024, seus potentes computadores consumiram 21% da eletricidade do país, mais do que todas as casas da Irlanda. O coração pulsante da Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft e TikTok na Europa, a casa do Guinness, está começando a recuar: o novo data center do Google não obteve autorização e o medo de apagões levou a operadora de rede elétrica irlandesa a bloquear qualquer projeto perto de Dublin até 2028.
Enquanto isso, o apetite do tráfego de dados por eletricidade continua a crescer: em seu recente relatório "Energia e IA", a Agência Internacional de Energia prevê que o consumo global de eletricidade em data centers dobrará até 2030, de 415 terawatts-hora em 2024 para 945 terawatts-hora. O principal culpado? Inteligência artificial. Fazer uma pergunta ao ChatGPT usa dez vezes mais energia do que uma pesquisa tradicional. Com o advento da IA, as emissões de gases de efeito estufa do Google aumentaram quase pela metade de 2019 a 2023, e as da Microsoft em 30% desde 2020. Em economias avançadas, espera-se que mais de 20% do crescimento da demanda por eletricidade entre agora e 2030 venha dos data centers. Nos Estados Unidos, o processamento de dados consumirá mais eletricidade em 2030 do que a produção de todos os bens com uso intensivo de energia, incluindo alumínio, aço, cimento e produtos químicos.
Por outro lado, a AIE argumenta que a inteligência artificial tem o potencial de revolucionar a forma como o setor energético funciona, permitindo economias significativas. A aplicação industrial generalizada de IA e aprendizado de máquina poderia economizar, de acordo com analistas da AIE, até 8 exajoules de energia até 2035, a mesma quantidade de energia que o México consome hoje. A adoção generalizada em setores não industriais poderia economizar outros 5 exajoules. De fato, a IA já está ajudando a melhorar a eficiência das redes elétricas, reduzir o consumo de combustível no transporte marítimo e detectar vazamentos de metano, o gás de efeito estufa mais potente. A AIE estima que a substituição de inspeções periódicas de instalações de produção e transporte de metano por monitoramento contínuo por satélite habilitado por IA evitaria 2 milhões de toneladas de emissões de metano por ano.
No setor de redes elétricas — um tema em alta após o apagão espanhol — a startup americana LineVision (apoiada pela Microsoft) utiliza sensores sem contato para monitorar temperatura, falhas em cabos e condições ambientais em linhas de transmissão. Ao analisar esses dados com a ajuda de IA e combiná-los com previsões meteorológicas, seus algoritmos calculam a capacidade real de carga das linhas. O relatório da AIE afirma que as linhas de transmissão de alta tensão "podem transportar com segurança de 20 a 30% de capacidade adicional acima de seu limite máximo por cerca de 90% do tempo". A rede elétrica do Reino Unido utilizou essa abordagem para "liberar" 600 megawatts de capacidade eólica offshore adicional por ano.
A IA também pode tornar o uso de energia verde mais lucrativo e atraente: em 2018, o Google DeepMind começou a usar aprendizado de máquina para gerenciar alguns dos parques eólicos dos quais a empresa compra energia. Combinando previsões meteorológicas e dados históricos das turbinas, o sistema conseguiu prever a produção de energia dos parques com até 36 horas de antecedência e selecionar a quantidade e o momento de fornecimento à rede. Em um ano, isso aumentou o valor da energia vendida em 20% e facilitou o uso pelos operadores da rede.
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