O balanceamento do Custo Climático versus a Inteligência Artifical
Pouco se discute sobre a infraestrutura necessária para que a IA possa analisar os dados, porém, existe uma cadeia composta por vários recursos tecnológicos que precedem a tal inteligência.
A jornada da IA passa pelos seguintes estágios: conectividade, dados, governança, armazenamento inicial e, depois, a implementação da inteligência artificial (envolvendo hardware, algoritmos e armazenamento e acessibilidade). Além da operação, escala de energia, água, entre outros recursos, e gestão dos resíduos tecnológicos.
Vamos detalhar os recursos:
Captura de dados: Sensores de IoT instalados na fazenda coletam dados em tempo real sobre uma variedade de parâmetros climáticos, como temperatura, umidade do ar, velocidade do vento, precipitação, entre outros. Esses dados são transmitidos para uma plataforma central para processamento posterior.
Conectividade: Os dados coletados pelos sensores de IoT são transmitidos por meio de redes de comunicação, como Wi-Fi, redes celulares ou LoRaWAN, para garantir uma conexão confiável e contínua com a plataforma central. Redes robustas para comunicação entre os componentes da IA e sistemas externos.
Armazenamento inicial: Os dados recebidos são armazenados em um banco de dados ou sistema de armazenamento inicial para posterior análise. Este armazenamento pode ser local na fazenda ou em nuvem, dependendo da infraestrutura disponível e dos requisitos do sistema. Bancos de dados distribuídos ou sistemas de armazenamento em nuvem para lidar com grandes volumes de dados.
Pré-processamento de dados: Antes da análise propriamente dita, os dados podem passar por etapas de pré-processamento para limpeza, normalização e formatação adequada, garantindo a qualidade dos dados para análise subsequente.
Análise de dados: Os dados são então submetidos a algoritmos de IA e técnicas de análise de dados para identificar padrões, tendências e correlações relacionadas às condições climáticas da fazenda. Isso pode envolver técnicas de aprendizado de máquina, como regressão, classificação ou agrupamento, dependendo dos objetivos específicos da análise.
Geração de insights: Com base nos resultados da análise de dados, insights significativos são gerados, como previsões meteorológicas locais, recomendações para otimização do uso de recursos agrícolas, detecção de anomalias climáticas, entre outros.
Tomada de decisão: Os insights gerados são disponibilizados para os agricultores ou gestores da fazenda, que podem usar essas informações para tomar decisões informadas em tempo real, como irrigação de culturas, aplicação de defensivos agrícolas, programação de colheitas, entre outras.
Iteração e melhoria contínua: A análise de dados e os modelos de IA podem ser continuamente refinados e atualizados com novos dados e feedback dos usuários, permitindo uma melhoria contínua da precisão e relevância dos insights gerados ao longo do tempo.
NFR para sustentar esta cadeia:
Energia e refrigeração: Sistemas para fornecer energia e evitar superaquecimento durante o treinamento de modelos.
Governança de dados e segurança: Políticas para proteger dados e garantir a privacidade dos usuários.
Capacidade de processamento distribuído: Para lidar com grandes conjuntos de dados e treinamento de modelos complexos.
Hardware adequado: CPUs, GPUs, TPUs e outros dispositivos especializados em acelerar cálculos para IA.
Software e bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e outras bibliotecas de IA para desenvolvimento e implementação de algoritmos.
Conclusão:
Quando falamos sobre como a IA auxilia na adaptação e mitigação climática, é importante considerar o custo ambiental ao longo de toda a jornada dos dados por meio desses recursos. Particularmente, ainda tenho algumas dúvidas sobre a eficácia climática de toda essa cadeia, e se realmente o investimento massivo em IA não pode causar mais custo ambiental que benefício.
