A Inteligência Artificial (IA) é uma das maiores protagonistas da atualidade. A ferramenta está revolucionando setores inteiros, desde a indústria à saúde, com diversas empresas e instituições estudando a possibilidade de integrá-la em seus processos.  

Treinar modelos de IA consome uma grande quantidade de energia – muitas vezes gerada por fontes fósseis – e recursos computacionais, o que contribui significativamente para o aumento da pegada de carbono digital (ou digital carbon footprint, em inglês). Assim como qualquer tecnologia poderosa, a IA gera impactos ao meio ambiente. 

Neste artigo, mostramos como os impactos positivos da tecnologia têm potencial para superar os negativos e como a IA está longe de ser uma vilã. Na verdade, ela pode ser uma grande aliada da sociedade para proteger o meio ambiente, combater as mudanças climáticas e garantir um futuro mais promissor e sustentável. 

Conheça os principais desafios e caminhos para desenvolver e usar a IA de forma sustentável, minimizando seu impacto na natureza, e as formas como a tecnologia pode ser usada para criar um futuro mais verde. Confira! 

Impacto ambiental da Inteligência Artificial (IA) 

Como falado acima, o treinamento de modelos de IA tem um alto consumo energético, além de gerar gases nocivos e lixo eletrônico. Veja os dados abaixo: 

• Alto consumo de energia: o treinamento de modelos de linguagem como o GPT-3, por exemplo, pode consumir até 1.300 MW/h, o suficiente para abastecer 120 casas por ano; 

• Emissões de CO₂: uma única rodada de treinamento de IA pode emitir mais carbono do que cinco carros em toda a sua vida útil; 

• Uso intensivo de recursos computacionais: servidores, data centers e GPUs de alta performance exigem uma grande quantidade de energia para funcionar e resfriar. Segundo a Agência Internacional de Energia (IEA), os data centers consumiram cerca de 1% a 1,5% de toda a eletricidade global em 2022 – número que deve aumentar conforme a expansão da IA e da computação em nuvem. 

Desafios e caminhos para desenvolver e usar a IA de forma sustentável 

Apesar desses desafios, é possível usar a IA de forma mais sustentável, adotando práticas responsáveis em todas as fases do seu ciclo de vida: desenvolvimento, operação e aplicação. A seguir, mostramos os principais desafios dessa jornada e os caminhos optar para resolvê-los: 

1 – Consumo excessivo de energia 

O treinamento de grandes modelos de IA, como GPTs e BERTs, exige infraestrutura pesada (GPUs, data centers, refrigeração), o que consome muita eletricidade — muitas vezes extraídas de fontes não-renováveis. 

Para diminuir o consumo de energia no treinamento de modelos de IA, é possível: 

• Adotar data centers abastecidos com energia limpa, como a eólica e a solar, e para o resfriamento, a refrigeração com água do mar. Exemplos de Data Centers verdes são os usados pela Google Cloud e Microsoft Azure. 

• Adotar algoritmos otimizados, com menor tempo de treinamento e menor número de parâmetros; 

• Evitar ciclos de treinamento desnecessários e promover o uso de early stopping, estratégia que interrompe automaticamente o treinamento de um modelo – evitando que ele treine até o fim do número de ciclos estabelecidos – quando ele começa a apresentar resultados fora do esperado. De forma simplificada, podemos dizer que early stopping é quando o computador para de aprender no momento certo, antes de começar a errar. 

2 – Uso indiscriminado de modelos gigantes 

Muitas vezes, modelos robustos são usados para tarefas simples, que não proporcionam o benefício equivalente aos recursos computacionais utilizados. Para evitar o desperdício computacional, podemos: 

• Utilizar modelos leves como DistilBERT, TinyBERT, ALBERT etc.; 

• Criar diretrizes internas que avaliem o custo ambiental em comparação ao benefício técnico; 

• Reduzir o número de parâmetros e iterações excessivas com uso de técnicas mais eficientes de machine learning, como transfer learning e modelos leves – o primeiro método reaproveita os dados base do modelo e o refina para executar uma tarefa semelhante, enquanto o segundo, se trata de arquiteturas de IA projetadas para funcionar com baixo consumo de memória, energia e processamento; 

• Treinar modelos menores para aplicações específicas, evitando o uso desnecessário de modelos gigantes. 

3 – Falta de eficiência nos data centers 

Muitos servidores e infraestruturas ainda operam com baixa eficiência energética e altos custos de resfriamento.  

Para combater o desperdício, é possível migrar cargas de trabalho para data centers com baixo PUE (Power Usage Effectiveness) – métrica que mede a eficiência do uso de energia em data centers -, implementar resfriamento automatizado com IA e monitorar o desempenho energético de servidores, procurando constantemente meios para otimizá-lo. 

4 – Falta de métricas ambientais 

Apesar do crescimento do uso de inteligência artificial por empresas, universidades e organizações governamentais, a maioria das instituições ainda não metrifica o impacto ambiental gerado pelos projetos de IA.  

O que faz com que modelos consumam grandes quantidades de energia ou gerem emissões de carbono, o que é extremamente danoso no longo prazo, visto que, sem métricas, não há como reduzir ou compensar o impacto ambiental de um modelo de IA e verificar, de fato, as reais consequências trazidas por ela. 

Então, como resolver? Os primeiros passos são apostar em: 

• Ferramentas que calculem as emissões de dióxido de carbono (CO₂) nos projetos, como Machine Learning CO₂ Impact Calculator e CodeCarbon; 

• Adotar indicadores de pegada de carbono em relatórios ESG e painéis de gestão de projetos; 

• Estabelecer metas internas de eficiência energética em projetos de IA. 

5 – Desigualdade no acesso à IA sustentável 

A desigualdade no acesso à IA sustentável se trata do acesso restrito por uma parte do mundo – ou das empresas – a ferramentas, infraestrutura e práticas que permitem: 

• Reduzir o impacto ambiental dos projetos de IA; 

• Operar com energia limpa; 

• Treinar e usar modelos com eficiência; 

• Monitorar a pegada de carbono digital; 

• Reaproveitar conhecimento aberto de forma acessível; 

Esse tipo de situação representa um grande problema por fazer com que a IA fique nas mãos de um grupo restrito, fazendo com que só grandes empresas e países desenvolvidos consigam usar IAs poderosas com responsabilidade ambiental. 

Além disso, a desigualdade no acesso aumenta o abismo tecnológico, criando um cenário onde poucos inovam com impacto positivo e outros ficam para trás, aumentando a exclusão digital e ambiental. 

Para evitar esse abismo tecnológico e trazer mais equidade no acesso à IA, bem como o seu uso com responsabilidade ambiental, é possível seguir os seguintes caminhos: 

• Criação e apoio de repositórios públicos com modelos otimizados e reutilizáveis; 

• Concessão de créditos em nuvem verde para startups, universidades e organizações sociais; 

• Apoiar programas que visam democratizar o uso sustentável da IA. 

Como criar um futuro sustentável com a IA 

Veja abaixo algumas das possibilidades de criar um futuro mais sustentável usando inteligência artificial: 

1 – Eficiência energética e redução de resíduos 

Sistemas baseados em IA conseguem analisar milhões de dados em tempo real para identificar padrões e otimizar o consumo de energia, água e insumos industriais. O que permite não apenas reduzir custos, mas também minimizar desperdícios. 

2 – Monitoramento e gestão ambiental inteligente 

Sensores acoplados a drones, satélites e dispositivos IoT geram dados ambientais que, processados por IA, ajudam a monitorar florestas, oceanos, qualidade do ar e da água, biodiversidade e emissões de carbono. 

Isso significa que, ao usar a IA, é possível: 

• Detectar desmatamento em tempo real com visão computacional aplicada a imagens de satélite; 

• Monitorar a qualidade do ar e poluentes urbanos, com alertas automatizados; 

• Atuar com agricultura de precisão, com a IA analisando dados do solo, clima e cultivo para recomendar irrigação e adubação eficientes, assim, economizando recursos naturais. 

3 – Inovação em modelos de negócios circulares e verdes 

Com a capacidade de identificar padrões de consumo e prever comportamentos, a IA está ajudando as empresas a criarem modelos de negócios mais sustentáveis e circulares. Mas como ela consegue fazer isso? Isso se deve a sua capacidade de: 

• Prever, automatizar, otimizar e monitorar todo o ciclo de vida de produtos e operações; 

• Criar insights de uso, consumo e comportamento que ajudam a adaptar processos em tempo real; 

• Fechar os ciclos de materiais com decisões baseadas em dados. 

Outras formas de aplicação são: 

Logística reversa otimizada: a IA calcula rotas e volumes ideais para devolução e reaproveitamento de produtos; 

Plataformas de economia compartilhada: os algoritmos conectam usuários de forma eficiente, reduzindo o consumo de bens e a pegada de carbono; 

Design sustentável de produtos: a IA é capaz de dar suporte na criação de embalagens e materiais mais ecológicos, que trazem menor impacto ambiental. 

Inovação com propósito e responsabilidade 

As Empresas e os desenvolvedores precisam olhar para a sustentabilidade não como um custo ou uma limitação, mas como uma alavanca estratégica para criar valor, diferenciação e impacto positivo a longo prazo. Afinal, não existem tecnologias disruptivas em um planeta devastado. 

A sustentabilidade não limita o desenvolvimento da tecnologia, mas o direciona. E na união entre expertise e consciência sustentável é que nascem as soluções verdadeiramente transformadoras.  

Além disso, pensar em sustentabilidade não é apenas uma escolha, mas uma necessidade para todas as empresas e sociedade. Dessa forma, quando falamos em otimizar o consumo, reduzir resíduos e reaproveitar ciclos, não falamos apenas em garantir a longevidade do negócio e do desenvolvimento tecnológico, mas também da manutenção da vida humana. 

No futuro, a tecnologia precisará ser não apenas mais inteligente, mas também verde, inclusiva e regenerativa – porque a verdadeira inovação é aquela que transforma o mundo e não a que o destrói no processo.