Giro Ambiental | Pesquisadora explica impactos ambientais da Inteligência Artificial

Olá! O avanço da inteligência artificial transformou a maneira como empresas e indivíduos interagem com a tecnologia, mas também trouxe um impacto ambiental pouco discutido, o consumo intensivo de água. Estudos recentes revelam, por exemplo, que o chat GPT, uma das ferramentas de A mais populares do mundo, pode consumir até 5 L de água a cada 20 a 50 comandos de texto. Número que aumenta significativamente quando se trata, por exemplo, de geração de imagens. Atualmente a ferramenta tem 400 milhões de usuários semanais, ou seja, se cada um fizesse apenas entre 20 e 50 perguntas, o consumo estimado seria de 200 milhões de litros de água por semana. para que a gente entenda melhor sobre os impactos da inteligência artificial no meio ambiente. Giro ambiental conversa hoje então com a pesquisadora do Instituto de Computação da Unicamp, a Universidade Estadual de Campinas, Juliana Fraita Borim. Juliana, seja bem-vinda aqui ao Giro Ambiental. E para que a gente entenda e quem tá em cada em casa compreenda melhor qual que é esse mecanismo de que a inteligência artificial precisa da água. Por que isso? Primeiramente, bom dia. Eh, obrigada pelo convite. Eh, a inteligência artificial utiliza a água para resfriamento das máquinas, né? resfriamento de todo aquele ambiente do data center, porque como vocês devem imaginar, os data centers são grandes edificações com um número muito grande de máquinas, de servidores de armazenamento e de processamento. Esses eh essas máquinas elas estão operando 24 horas por dia, todos os s dias da semana, então elas geram muito calor. Um dos mecanismos para eh fazer o resfriamento desse ambiente utiliza água, né? A gente tem basicamente aí duas possibilidades, uma com ar condicionados, né? E e outro com água, né? A água ela circula por entre essas máquinas, eh, coleta, ela, ela entra nesse sistema, uma água fria, ela passa por essas máquinas, coleta o calor das máquinas e vai até um lugar onde aí existem duas possibilidades de mecanismo. Um mecanismo é que essa água que tá quente, ela evapore dessa desse prédio, né? E aí você precisa outra outra água que seja inserida, né? Mais água que seja inserida nesse sistema para circular, né? E existe outro mecanismo onde você sempre reutiliza a mesma água. Então quando ela chega quente num determinado ponto, é usado eh algum mecanismo de ventilação para resfriar essa água. Então, nesse nesse segundo mecanismo, você tem um consumo maior de energia e menor de água, porque a mesma água tá sendo sempre reutilizada no mecanismo anterior que eu falei, onde tem evaporação da água, e sim você tem essa água sempre sendo substituída e por isso você tem esse maior consumo de água. Sim. Agora, esse resfriamento ele parece essencial, por exemplo, para manter essas máquinas. No entanto, esse impacto ambiental ao fazer todo esse movimento dessa água que ou evapora ou ela é resfriada e volta pro sistema. Quais são os impactos efetivos quando a gente pensa nessa nesse consumo de água, Juliana? É, a gente tem o impacto eh principalmente ali na região onde esse data center tá instalado, né? porque ele vai competir com as outras necessidades de água que tem para abastecer a própria população e todos os outros serviços da região, né? Então, eh, quando o data center ele é projetado para utilizar água no seu resfriamento, ele normalmente é planejado para ser instalado próximo de lugares onde você tem essa fonte de água potável, porque também precisa ser uma água limpa, né? Não pode ser eh, mesmo se a gente pensar água do mar, não poderia ser utilizada simplesmente da forma como ela é coletada do mar. Você precisa ter um processo de limpar essa água para que ela possa trafegar nesse sistema de refrigeração, né? Existe ainda um outro impacto indireto eh no consumo de água, que é paraa produção de todas essas máquinas que estão dentro do data center, né? A produção de semicondutores é uma produção que envolve também bastante o consumo de água lá na fábrica que produz o semicondomor. Então não existe só o consumo de água relacionado ao resfriamento do ambiente do data center, mas também nessa cadeia produtiva até você chegar no data center existe o consumo de água que também deve ser considerado. Sim. Agora você faz parte de um grupo de pesquisadores da Unicamp aqui na cidade de Campinas, de onde a gente grava o giro ambiental, que justamente procura alternativas sustentáveis para essa questão. Conte-nos quais são essas alternativas, tá bom? Eh, existem várias alternativas que os pesquisadores, o meu grupo e outros pesquisadores têm explorado, né? Eh, além de toda a parte do pessoal que, né, dos pesquisadores mais da área de energia que estudam energias renováveis e com nessa questão da infraestrutura dos data centers, quando a gente pensa nos modelos de inteligência artificial, a gente pode pensar em modelos que sejam também mais sustentáveis, né? Porque o consumo de energia, o consumo de água também tá muito relacionado ao que a gente chama o tamanho do modelo, né? Se a gente eh pensar eh no chat GPT, eh o chat GPT modelo 4, ele é um modelo muito maior. Quando a gente fala maior, é, é número de parâmetros de neurônios que ele usa, é muito maior do que o chat GPT3. E um modelo maior implica em você consumir mais energia para você poder executar esse modelo. Eh, na existe um hype, né, de uso de IA, né, onde eh a maioria das empresas acha que tem que usar IA para todo tipo de para resolver todo tipo de problema. Então, uma questão primeiro que a gente tem que pensar é: utilizar a inteligência artificial para resolver meu problema? Consigo resolver de outra forma mais barata, né? barata no sentido ambiental mesmo. Eh, se você precisa resolver o seu problema usando inteligência artificial, eu preciso mudar usar um modelo grande. Não posso mudar usar um modelo menor que me dê ainda um resultado eficiente, mas que consuma menos energia, né? Além disso, eu preciso rodar esse modelo num data center. Não posso rodar num equipamento mais próximo eh de onde esse dado está sendo coletado, de onde essa tarefa precisa ser realizada, né? Isso que o meu grupo a gente pesquisa muito isso que a gente chama de eh realizar inteligência artificial na borda. Na borda seria em equipamentos mais próximos de onde o dado tá sendo coletado, aquele dado que eu quero usar. eh, para processar dentro da inteligência artificial, né? Então, a gente tem experimentado rodar eh modelos de inteligência artificial pequenos em equipamentos também computadores bem pequenos, bem restritos e são computadores que consomem menos energia, né? A gente inclusive tem uma parceria, a Unicamp tem uma parceria com a Receita Federal, onde a gente tem recebido eh TV Boxes, que são equipamentos que chegam de maneira ilegal no país. A Receita Federal eh coleta esses equipamentos e o destino natural seria a destruição desses equipamentos. Mas eh nessa parceria a gente tem pensado em dar novos usos para esse equipamento, que ele é basicamente um pequeno computador, né? eh, de forma que você evite gerar lixo eletrônico, né, com a destruição do equipamento. Então, a gente tem rodado modelos de IA bem pequenos dentro desses equipamentos que consomem pouca energia, são equipamentos reutilizados, então você não tem o gasto de produzir esse esse equipamento. E e com isso a gente tem eh conseguido, eh, criar algumas aplicações para cidades inteligentes, por exemplo, contagem de veículos em vias ou em estacionamentos, contagem de pessoas na fila do restaurante. Então, esse tipo de aplicação a gente consegue muitas vezes realizar localmente, sem precisar enviar para um data center e com o menor consumo de energia. Isso seria então, Juliana, uma tendência, digamos assim, pra gente pensar no futuro. Em que momento é necessário realmente utilizar a inteligência artificial que precisa de um data center, né, aquele lugar grande que gasta muita água. em que momento eu posso na minha rotina, na minha empresa, no meu negócio, ter esses esse outro dispositivo que também vai ser funcional e mas que eu não vou ter essa questão ambiental envolvida? É uma tendência? Sim, é uma tendência, né? O que a gente chama de inteligência na borda, né? A borda quando a gente fala é quando a gente não manda dados pra nuvem, né? A nuvem é tudo que fica lá no data center. Então existem várias vantagens, né? A vantagem tem essa vantagem do consumo de energia que eu falei, você usa um equipamento mais barato, você não precisa enviar seus dados para um data center, então, principalmente em cenários onde você não quer tirar o dado porque ele é um dado sensível, que você quer manter maior segurança, você não precisa mandar isso pela rede, para um data center. É, sem contar que também você tem pode ter uma resposta mais rápida naquele processamento, porque ele tá sendo processado. Você coleta o dado, já processa ali localmente, não tem aquele tempo de transferência do dado até a nuvem, até o data center e o retorno da resposta. Então, é uma tendência eh usar de forma complementar, né? você, a gente vai precisar ainda dos data centers, eles vieram para ficar. Eh, mas a gente pode pensar nessa complementaridade de não realizar tudo no data center, realizar algumas coisas de forma local. E aí tem várias variáveis que precisam ser consideradas para você tomar essa decisão de onde executar a sua tarefa de inteligência artificial. É, e essas variáveis, cada empresa aí tem que fazer essa esse dimensionamento, esse estudo. Isso é que leva em consideração tanto eh a o desempenho que ele quer na execução, desempenho quando eu digo em tempo em tempo de resposta, quanto de de eh a se a resposta é eficaz, né, ou se eu preciso um modelo maior, um modelo menor. pode se levar em consideração também para onde é o data center, onde vai ser executado aquela operação. É um data center mais sustentável, menos sustentável, né? Eu acho que todo mundo tem que se preocupar com toda a cadeia de sustentabilidade para que cada um de nós tenha o menor impacto ambiental possível. Juliana, muito obrigada. E o giro ambiental está aberto para que quando vocês tenham aí novidades nessa pesquisa ou em outra, a gente possa aqui contar para quem tá lá em casa. Obrigada pelo convite. Olha, o Giro Ambiental acaba de falar então com a pesquisadora do Instituto de Computação da Unicamp, a Universidade Estadual de Campinas, Juliana Fraita Borim. Olha, não aqui continue com a gente porque agora tem notícias e curiosidades sobre sustentabilidade e meio ambiente. O tráfico de animais silvestres impulsionado pela demanda de consumidores é um crime ambiental conhecido por envolver espécies carismáticas como elefantes e rinocerontes. No entanto, uma vasta gama de insetos também é alvo desse comércio ilegal, sendo buscada por colecionadores, troféus e como animais de estimação exóticos. Globalmente, as populações de insetos já estão em declínio devido a ameaças como poluição, pesticidas e mudanças climáticas. O tráfico agrava essa situação, aumentando a pressão sobre espécies já vulneráveis. A verdadeira escala do contrabando de insetos é desconhecida, pois muitos casos não são relatados. Isso faz com que a polícia e o público em geral subestimem ou ignorem a gravidade desse delito. O Saola, raro mamífero descoberto em 1992 e apelidado de unicórnio asiático, está criticamente ameaçado de extinção com menos de 100 indivíduos na natureza e nenhum avistamento desde 2013. Um novo estudo genético publicado na revista Cé oferece esperança para a espécie que habita as montanhas Anamite entre o Vietnã e Laos. Os pesquisadores sequenciaram 26 genomas de restos de saolas e descobriram que existem duas populações com diferenças genéticas complementares. Cientistas acreditam que o cruzamento dessas duas linhagens genéticas em programas de cativeiro pode ser a chave para salvar o saula da extinção.