Nesta quarta-feira, 2 de agosto, ocorre o Dia da Sobrecarga da Terra. A data é calculada pela Global Footprint Network (GFN), de acordo com o esgotamento da capacidade do planeta de regenerar recursos no mesmo ano. Não por coincidência, a Organização Meteorológica Mundial afirma que julho foi o mês mais quente em 120 mil anos, consequência das atuais mudanças climáticas.
Neste cenário preocupante, a inteligência artificial (IA) se destaca como uma aliada no enfrentamento de problemas ambientais. Abaixo, o SAS, líder em IA e analytics, mostra quatro projetos que já existem e que utilizam tecnologia para contribuir com a preservação do meio ambiente e a minimizar os danos causados pelas mudanças climáticas ao redor do mundo.
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Conheça a lista:
1 – Proteção de tartarugas ameaçadas de extinção em Galápagos:
Em parceria com o Centro de Estudos de Galápagos (CGS), da Universidade da Carolina do Norte (UNC), o SAS aplica IA e machine learning alimentados coletivamente para ajudar a proteger as tartarugas marinhas ameaçadas de extinção na região de Galápagos.
Por meio de um aplicativo chamado ConserVision, as pessoas são convidados a comparar imagens de características faciais das tartarugas para ajudar a treinar um modelo de visão computacional do SAS.
Quando o modelo puder distinguir, com precisão, cada uma das tartarugas, os pesquisadores terão acesso mais rápido a informações valiosas para rastrear a saúde e os padrões migratórios de cada uma delas ao longo do tempo.
O intuito é que, no futuro, o modelo possa realizar o reconhecimento facial de qualquer tartaruga marinha, seja ela proveniente de um programa de preservação ou de um simples turista em férias.
2 – Detecção de desmatamento na Amazônia:
No Brasil, o SAS e o Instituto Internacional de Análise de Sistemas Aplicados (IIASA) lançaram um projeto em 2020 para que voluntários ajudassem, de forma online, a identificar o desmatamento em mais de 90 mil imagens de satélite da Floresta Amazônica. Em dois anos, mais de 1 milhão de quilômetros quadrados da Amazônia foram classificados com sucesso. O resultado são os modelos de IA treinados para monitorar novas áreas de forma autônoma e detectar o desmatamento com mais de 90% de precisão.
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3 – Mapeamento de risco de enchentes em Jacarta:
Em Jacarta, Indonésia, IA e machine learning ajudam na transmissão de dados em tempo real para alertas sobre inundações. A cidade tem 13 rios e 40% de área abaixo do nível do mar, o que resulta em um histórico longo de enchentes.
Com analytics do SAS para IoT, o governo da cidade criou um sistema de controle abastecido por dados de sensores e previsões meteorológicas para criar modelos inteligentes capazes de prever o nível da água em áreas de alto risco. Assim, os especialistas podem enviar notificações push para os celulares dos moradores, fechar comportas e preparar a cidade com até seis horas de antecedência. Os modelos inteligentes de Jacarta não apenas evitam danos potenciais à cidade, mas também protegem a vida dos cidadãos que vivem em zonas de risco.
4 – Redução da emissão de CO² na Áustria:
O Grupo Wienerberger, sediado na Áustria e líder de soluções inteligentes e sustentáveis para a construção, tem como meta para 2023 reduzir as emissões de gases de efeito estufa em 15%, na comparação a 2020, e ser totalmente neutra até 2050.
Para isso, a empresa precisava coletar dados de uma ampla variedade de fontes e analisar variações que levavam a ineficiências e ao uso desnecessário de energia. Os recursos de IoT analytics e IA do SAS, além do SAS Viya na Microsoft Azure Cloud, possibilitaram a otimização dos custos de energia para o alcance de metas ambiciosas de sustentabilidade.
Com fornos para secagem de tijolos funcionando a 1.475ºF (800ºC), o objetivo é reduzir a variabilidade para encontrar etapas de produção ideais e repetíveis. Nesse sentido, o SAS também ajudou a Wienerberger a desenvolver um gêmeo digital de seus processos de produção de tijolos que ajuda a explicar as variações. Essa tecnologia alimentada por IA oferece insights sobre mudanças capazes de diminuir o consumo de energia, melhorar a qualidade do produto e reduzir as emissões no processo de fabricação.
