Ser humano na era da neurociência e da inteligência artificial implica explorar cuidadosamente os pontos de intersecção da complexidade, onde ideias válidas se encontram, no entanto, em tensão, revelando subtilezas e desafios que não devem ser ignorados. Cada página expressa a(s) tensão(ões) existente(s) entre as ideias e no seio de cada tema, que emergiram nas discussões coletivas, e é depois complementada por reflexões dos investigadores da rede NHNAI.
Complexidade transversal n.º 5: IA e ecologia
Os debates sobre a IA revelam um ponto de tensão profundo no que diz respeito às relações entre a IA e a transição ecológica ou as questões ambientais.
Por um lado, as tecnologias de IA podem ser utilizadas para se adaptar ao aquecimento global e combatê-lo. Por exemplo, a IA é eficaz na previsão de catástrofes climáticas futuras, garantindo assim a segurança dos habitantes. Além disso, a IA pode reduzir a poluição e as emissões de gases com efeito de estufa, bem como monitorizar a saúde dos ecossistemas. Pode também ajudar a combater atividades ilegais e perigosas que prejudicam a preservação do ambiente e da biodiversidade.
No entanto, por outro lado, as tecnologias de IA podem ter um impacto significativo no ambiente e na biodiversidade. O desenvolvimento rápido e excessivo das tecnologias de IA não parece compatível com a transição ecológica, uma vez que consome muitos recursos (metais, água, energia…) e agrava o aquecimento global ao aumentar as emissões de gases com efeito de estufa. Este é particularmente o caso da IA generativa.
Dado o impacto considerável da tecnologia no ambiente devido a todo o seu ciclo de vida, devemos utilizar a IA para preservar a biodiversidade e o ambiente? É possível uma «IA para o verde»?
Perspetivas da rede académica da NHNAI:
A contribuição da IA para a mitigação das alterações climáticas: o caso do Quénia
A Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel significativo na mitigação das alterações climáticas no Quénia e em África em geral, ao reforçar a tomada de decisões baseada em dados, promover a utilização sustentável dos recursos e melhorar os sistemas de alerta precoce e resposta. Para começar, uma das suas contribuições mais impactantes reside na análise e previsão de dados climáticos. Os modelos de IA podem processar grandes conjuntos de dados, incluindo imagens de satélite e registos meteorológicos, para prever fenómenos meteorológicos extremos, como secas, inundações e ondas de calor. Consequentemente, esta capacidade permite que governos, agricultores e comunidades antecipem e se preparem para desafios relacionados com o clima, reduzindo, em última análise, a sua vulnerabilidade. Na área da agricultura e da segurança alimentar, a IA apoia o desenvolvimento de práticas resilientes às alterações climáticas. Recomenda culturas resistentes à seca e de maturação rápida, otimiza os calendários de plantação e orienta as necessidades de irrigação utilizando modelação preditiva. Através da utilização de tecnologias agrícolas inteligentes que combinam teledeteção e aprendizagem automática, a IA melhora o rendimento das culturas, minimizando simultaneamente o impacto ambiental. Além disso, no setor energético, a IA melhora a eficiência energética ao prever a procura e melhorar a integração de fontes de energia renováveis, como a solar e a eólica, nas redes nacionais. Apoia também a implantação de microrredes e sistemas energéticos inteligentes em áreas rurais, contribuindo assim para um futuro energético mais limpo e sustentável.
Além disso, a IA contribui para a gestão dos recursos naturais através do acompanhamento da desflorestação, da monitorização da degradação dos solos e da gestão dos recursos hídricos em tempo real. Isto, por sua vez, permite melhores esforços de conservação, tais como a reflorestação e a restauração de ecossistemas, e ajuda a monitorizar a biodiversidade e os padrões de migração da vida selvagem afetados pelas alterações climáticas. Da mesma forma, no planeamento urbano, a IA apoia o desenvolvimento de infraestruturas resilientes às alterações climáticas, modelando riscos climáticos e otimizando sistemas de transportes e de construção para reduzir as emissões e o impacto ambiental. Outra área crítica de impacto é a preparação para catástrofes e os sistemas de alerta precoce. As tecnologias de IA melhoram a capacidade de detetar e responder a catástrofes naturais, simulando cenários, identificando zonas de alto risco e orientando planos de resposta a emergências.
Além disso, a IA apoia o financiamento e as políticas climáticas, ajudando os governos a monitorizar as emissões de carbono, a conceber sistemas de créditos de carbono e a criar políticas ambientais baseadas em dados. Notavelmente, a IA também está a transformar a agricultura através da agricultura de precisão, que ajuda os agricultores a tomar decisões informadas utilizando dados em tempo real recolhidos por sensores, drones e tecnologias móveis. Isto inclui a monitorização da humidade do solo, da temperatura e de outras condições ambientais para otimizar a utilização de água, fertilizantes e pesticidas, aumentando assim a produtividade e reduzindo simultaneamente os danos ambientais. Por exemplo, no Gana, a IA é utilizada para analisar imagens de satélite e padrões meteorológicos para prever o rendimento das colheitas e gerir os recursos de forma mais eficiente, permitindo ao governo formular políticas agrícolas informadas que apoiam tanto a produtividade como a sustentabilidade.
Em conclusão, a IA é um poderoso facilitador da mitigação das alterações climáticas em toda a África. A sua eficácia é máxima quando integrada com sistemas de conhecimento locais, tecnologia móvel e participação da comunidade. Quando aplicada de forma responsável, a IA oferece um potencial transformador para a construção de um continente africano mais resiliente e sustentável face às alterações climáticas
