AI a sustentabilidade: soluções sustentáveis na indústria

A integração de data Artificial Intelligence processos industriais pode revelar alavancas significativas para as empresas ligadas à produção e ao consumo de energia. Quando falamos sobre a transição energética, o foco geralmente recai sobre a geração a partir de fontes renováveis – e com razão. Essa ênfase é reforçada por diretrizes globais, como os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU e os reports Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC). O ODS 7, por exemplo, enfatiza a necessidade de ampliar o acesso a energia limpa e acessível, enquanto o IPCC aponta a substituição dos combustíveis fósseis como uma das formas mais eficazes de conter as mudanças climáticas.

Por essa razão, a geração de energia renovável passou a ser o principal símbolo da transição energética. No entanto, para que essa transformação seja verdadeiramente completa, é essencial considerar também o outro “lado da equação”: o consumo. E é precisamente neste ponto que Artificial Intelligence a assumir um papel central, tornando o uso de energia mais inteligente em edifícios, fábricas e data 1.

Com algoritmos preditivos, é possível modelar e prever a distribuição do consumo de energia de um edifício, maximizando o uso de fontes renováveis locais, como painéis solares. É possível decidir a cada 15 minutos, por exemplo, se se deve consumir energia da rede, usar a energia armazenada em baterias ou vender o excedente, dependendo da intensidade de carbono da energia da rede naquele momento. Essa abordagem não apenas reduz as emissões em grande escala, mas também gera economia financeira, já que os momentos em que as emissões de carbono são mais altas geralmente coincidem com os horários de pico tarifário. Isso garante que as empresas sejam mais sustentáveis em suas práticas de consumo e reduz seus custos operacionais nos processos de produção.

Cada vez mais, as empresas estão se empenhando em desenvolver sistemas resilientes que combinem a eletrificação com o uso de combustíveis alternativos. Apesar da importância da eletricidade, vários setores ainda mantêm uma dependência estrutural dos combustíveis fósseis. Nesse contexto, AI desempenhado um papel crucial na gestão dessas complexidades.

Um exemplo prático é a aplicação de algoritmos de manutenção preditiva em usinas de energia, permitindo que as falhas sejam identificadas antes que ocorram. Isso não só reduz o desperdício, como também aumenta a eficiência operacional e a segurança dos funcionários. Além disso, ferramentas baseadas em algoritmos estão sendo utilizadas para mapear territórios e identificar as melhores oportunidades para a instalação de infraestrutura energética, como sistemas de armazenamento em baterias ou novas fontes de energia renovável.

Ao integrar a modelagem física com AI uma abordagem conhecida como “gêmeos digitais” ou modelos híbridos —, é possível simular operações com maior rapidez e precisão. Isso resulta em avanços significativos no projeto e na produção de usinas de energia, promovendo maior eficiência e sustentabilidade, além de custos de manutenção mais baixos, redução de resíduos e conformidade com práticas sustentáveis.

Tradicionalmente vista como uma grande consumidora de energia, a mineração vem desempenhando um papel cada vez mais importante como aliada estratégica na transição energética. Os chamados metais críticos produzidos pelas empresas de mineração, como níquel, manganês e lítio, são essenciais para as baterias que alimentam veículos elétricos e sistemas de energia renovável. No entanto, isso não isenta a mineração de enfrentar seus próprios desafios em relação às emissões e à eficiência energética.

O uso de modelos de aprendizado de máquina tem permitido reduzir o impacto ambiental, especialmente em instalações que consomem grandes quantidades de eletricidade. Um exemplo dessa aplicação é o uso de sistemas inteligentes de gestão híbrida, que otimizam o uso da água no processamento de minerais ao mesmo tempo em que melhoram a eficiência energética. Esses sistemas permitem a escolha inteligente de fontes de energia em tempo real, priorizando o uso de fontes renováveis (hidrelétrica e solar) e evitando as que apresentam maior intensidade de carbono.

AI também AI sido utilizada para reduzir o consumo de combustíveis fósseis em equipamentos pesados, como caminhões fora de estrada e locomotivas, por meio da otimização de rotas e modos de operação. Na metalurgia, algoritmos avançados aperfeiçoam as “fórmulas” dos fornos industriais, reduzindo a necessidade de carbono ao longo do processo de produção.

Embora os avanços e os inúmeros casos de uso sejam promissores, ainda existem desafios para a adoção generalizada de AI . Um dos principais obstáculos é a escalabilidade eficiente e acessível dessas tecnologias em diferentes operações e unidades. A industrialização da implementação dessas tecnologias requer mais do que inovações tecnológicas: é necessário capacitar a equipe e incorporar as soluções criadas aos processos de produção. O verdadeiro objetivo é tornar AI mais uma ferramenta na caixa de ferramentas de engenheiros, geólogos e operadores.

Outro aspecto crítico é o consumo de energia associado ao uso da AI. Estimativas indicam que data são responsáveis por cerca de 2% do consumo global de eletricidade, sendo que apenas uma fração desse consumo está relacionada à AI1. Para enfrentar esse desafio, a abordagem ideal é o uso estratégico e otimizado da tecnologia, priorizando soluções eficientes e específicas em vez de modelos que consomem muitos recursos quando não há necessidade clara.

O caminho rumo à descarbonização e à redução dos impactos ambientais no setor industrial está longe de ser simples. No entanto, as soluções AI oferecem uma oportunidade sem precedentes para reduzir significativamente o impacto ambiental das operações industriais. Em um cenário de crescente pressão regulatória e social por práticas sustentáveis, as empresas que lideram essas iniciativas contam, cada vez mais, com uma importante vantagem competitiva.

A escalabilidade das soluções, o investimento em treinamento corporativo e a adoção de tecnologias eficientes e responsáveis serão decisivos para o sucesso dessa jornada. Os avanços já alcançados confirmam a máxima de que sustentabilidade e eficiência não são mutuamente exclusivas, mas sim forças complementares.

Na Artefact, acreditamos que existem três fatores-chave para o sucesso na condução eficiente de um AI data de sustentabilidade data AI .

• Medição: Obtenha uma visão abrangente e confiável do seu impacto atual, por meio de auditorias, reports automatizados reports processos de governança, para criar cenários e trajetórias realistas.
• Ação: Tome decisões data e implemente casos AI que tenham um impacto tangível na redução de custos em toda a sua cadeia de valor.
• Aculturação: Acelerar a transformação mobilizando toda a organização para identificar soluções inovadoras data para questões ambientais.

Neste momento decisivo, AI não AI apenas uma ferramenta poderosa – é um catalisador para um futuro sustentável. Agora, mais do que nunca, a adoção de práticas inteligentes e sustentáveis deve ser uma prioridade global.

REFERÊNCIAS

1 IEA – Agência Internacional de Energia, “Resumo executivo – World Energy Outlook 2024 – Análise – IEA”

² Artefact, “AI a Indústria”