O futuro da computação deve ser mais sustentável, mesmo que a procura de IA alimente o consumo de energia

O futuro da computação precisa de ser mais sustentável, com a inteligência artificial (IA) a desempenhar um papel nesse sentido, mesmo que a crescente adoção da tecnologia alimente o consumo de energia.

As tecnologias digitais, como a IA, podem ajudar a identificar formas de reduzir as emissões, como a otimização das redes elétricas e o desenvolvimento de cadeias de abastecimento sustentáveis, afirmou o vice-primeiro-ministro de Singapura, Heng Swee Keat.

Os modelos de IA podem analisar dados ambientais complexos, encontrar áreas para melhorar e conduzir tomadas de decisão mais eficientes e baseadas em dados, disse Heng, no lançamento do Alibaba-NTU Global E-Sustainability Corplab em Singapura.

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A própria digitalização, porém, também pode aumentar significativamente a nossa pegada de carbono, disse ele, observando que a indústria tecnológica sozinha contribui actualmente com cerca de 1,5% a 4% das emissões globais de gases com efeito de estufa.

“A revolução digital e as revoluções verdes estão interligadas”, acrescentou. “Assim como o futuro da sustentabilidade será impulsionado pela IA, o futuro da computação também deve ser mais verde.”

Com o consumo de energia fadado a crescer à medida que o uso da IA ​​aumenta, todos devem usar bem a IA, disse ele.

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Para isso, são necessárias várias medidas para garantir que a IA seja implementada de forma otimizada e, ao mesmo tempo, alcançar a sustentabilidade, incluindo políticas, disse Heng. O roteiro de centros de dados verdes de Singapura, por exemplo, foi introduzido no início deste ano para otimizar o uso, a eficiência e a capacidade de computação da energia verde. Descreve a necessidade de os operadores de centros de dados trabalharem com as empresas para melhorar a eficiência energética do hardware e software, enquanto os fornecedores de energia têm de aumentar a utilização de energia verde.

Ele acrescentou que o novo laboratório corporativo estabelecido pela Alibaba e pela Universidade Tecnológica de Nanyang (NTU) desempenha um papel no impulso da pesquisa, inovação e capacidades empresariais de Singapura, particularmente, na tradução de insights de pesquisa em aplicações tangíveis do mundo real. Essa colaboração fortalecerá as capacidades de nicho e facilitará a pesquisa interdisciplinar, disse ele.

Hoje, Singapura abriga mais de 20 laboratórios corporativos em universidades, disse Heng, como o laboratório corporativo ExxonMobil-NTU-A*Star, cujos esforços incluem o desenvolvimento de tecnologias eficientes de captura e carbonização de carbono.

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O foco do centro de pesquisa Alibaba-NTU é construir aplicações digitais sustentáveis, como modelos de IA verdes, para descobrir novas maneiras de reduzir o uso de energia e minimizar o impacto ambiental, afirmou. Estas podem apoiar ainda mais as tecnologias digitais inteligentes e uma maior sustentabilidade urbana, acrescentou.

Isto pode ser cada vez mais crítico, uma vez que é pouco provável que as organizações retenham a sua adoção da IA, mesmo no meio de preocupações sobre o seu impacto no ambiente.

Cerca de 64% expressaram preocupações sobre como as iniciativas de IA e aprendizagem automática irão impactar o seu uso de energia e pegada de carbono, de acordo com um estudo divulgado pela plataforma de dados de IA WEKA e pela S&P Global Market Intelligence. Outros 25% dizem estar muito preocupados com esse impacto.

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Realizada no segundo trimestre de 2024, a pesquisa entrevistou 1.519 tomadores de decisão em IA e aprendizado de máquina em empresas, organizações de pesquisa e fornecedores de tecnologia de IA.

Cerca de 42% dos entrevistados afirmam que as suas organizações investiram em hardware de TI com eficiência energética para lidar com o potencial impacto ambiental dos seus projetos de IA durante o ano passado. Entre eles, 56% afirmam que isto teve um impacto elevado ou muito elevado, concluiu o estudo.

Apesar das suas preocupações, 33% dos entrevistados têm projetos de IA que são amplamente implementados e geram valor significativo, em comparação com 28% no ano passado. Os entrevistados na América do Norte lideram o grupo, onde 48% possuem IA amplamente implementada, seguidos pela Ásia-Pacífico com 26% e EMEA com 25%.

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Além disso, 88% estão investigando ativamente a geração de IA que ultrapassa outras aplicações de IA. Por exemplo, 61% estão explorando modelos de previsão, enquanto 51% estão analisando classificação, 30% estão em sistemas especialistas e 30% estão investigando robótica.

Cerca de 24% dos entrevistados veem a Gen AI como um recurso integrado implantado em toda a sua organização. Outros 37% têm Gen AI em produção, mas ainda não escalados, enquanto 11% ainda não investiram em Gen AI.

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As organizações têm, em média, 10 projetos de IA em fase piloto, enquanto 16 estão em implantação limitada. Apenas seis iniciativas de IA são implementadas em escala.

Questionados sobre as suas maiores barreiras tecnológicas às implementações, 35% apontam para o armazenamento e a gestão de dados, enquanto 26% citam a computação e 23% vêem a segurança como um inibidor.