AI para sustentabilidade: soluções sustentáveis no setor

A integração de data e da Artificial Intelligence nos processos industriais pode liberar 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 do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC). O ODS 7, por exemplo, enfatiza a necessidade de expandir o acesso à energia limpa e acessível, enquanto o IPCC aponta a substituição de combustíveis fósseis como uma das formas mais eficazes de conter as mudanças climáticas.

Por esse motivo, a geração renovável passou a representar o principal símbolo da transição energética. No entanto, para que essa transformação seja realmente completa, é essencial olhar também para o outro "lado da equação": o consumo. E é exatamente nesse ponto que Artificial Intelligence está começando a ocupar o centro do palco, tornando o uso de energia mais inteligente em edifícios, fábricas e data centers1.

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 o consumo deve ser feito pela rede, se a energia armazenada em baterias deve ser usada ou se o excedente deve ser vendido, 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, pois os horários em que as emissões de carbono são mais altas geralmente coincidem com as tarifas de pico. 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 esforçando para desenvolver sistemas resilientes que combinem a eletrificação e o uso de combustíveis alternativos. Apesar da importância da eletricidade, vários setores ainda mantêm uma dependência estrutural dos combustíveis fósseis. Nesse contexto, AI tem desempenhado um papel crucial no gerenciamento 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 apenas reduz o desperdício, mas também aumenta a eficiência operacional e a segurança dos funcionários. Além disso, ferramentas baseadas em algoritmos estão sendo usadas para mapear territórios e localizar as melhores oportunidades de instalação de infraestrutura de energia, como sistemas de armazenamento de bateria ou novas fontes de energia renovável.

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

Tradicionalmente vista como uma grande consumidora de energia, a mineração está 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 os veículos elétricos e os 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 possibilitou a redução do impacto ambiental, especialmente em plantas que consomem grandes quantidades de eletricidade. Um exemplo dessa aplicação é o uso de sistemas inteligentes de gerenciamento híbrido, que otimizam o uso da água no processamento de minerais e 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 mais intensivas em carbono.

AI também tem sido usada para reduzir o consumo de combustível fóssil em equipamentos pesados, como caminhões fora de estrada e locomotivas, otimizando rotas e modos de operação. Na metalurgia, algoritmos avançados refinam as "receitas" de fornos industriais, reduzindo a necessidade de carbono em todo o processo de produção.

Embora os avanços e os inúmeros casos de uso sejam promissores, ainda há desafios para a adoção generalizada de soluções AI . Um dos principais obstáculos é a escalabilidade eficiente e econômica dessas tecnologias em diferentes operações e unidades. Industrializar a implementação dessas tecnologias exige mais do que inovações tecnológicas: é necessário educar a equipe e adotar as soluções criadas nos processos de produção. O objetivo real é fazer com que AI seja apenas 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. As estimativas indicam que os data centers são responsáveis por cerca de 2% do consumo global de eletricidade, dos quais apenas uma fração 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 uma necessidade clara.

O caminho para a descarbonização e a redução dos impactos ambientais no setor industrial está longe de ser simples. No entanto, as soluções AI oferecem uma oportunidade sem precedentes de reduzir significativamente o impacto ambiental das operações industriais. Em um cenário de maior pressão regulatória e social por práticas sustentáveis, as empresas que lideram essas iniciativas têm cada vez mais uma grande 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 existentes ecoam a máxima de que a sustentabilidade e a eficiência não são mutuamente exclusivas, mas sim forças complementares.

Na Artefact, acreditamos que há três fatores-chave de sucesso para a condução eficiente de um projeto de data sustentabilidade e AI .

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

Neste momento decisivo, AI não é apenas uma ferramenta poderosa - ela 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, "Sumário executivo - Perspectivas Energéticas Mundiais 2024 - Análise - IEA"

² Artefact, "AI para a indústria"