
O poder da Inteligência Artificial (IA) nas ações climáticas
A Comissão Europeia estabeleceu, como parte do European Green Deal, uma meta ambiciosa de alcançar a neutralidade climática na União Europeia até 2050. A neutralidade climática consiste num equilíbrio entre a quantidade de gases de efeito de estufa (GEE) produzidos e a quantidade removida da atmosfera. De forma a cumprir este objetivo, a Lei Europeia do Clima definiu uma meta intermédia de redução das emissões líquidas de GEE na EU em pelo menos 55% até 2030.
Em consonância com estes objetivos, os Estados-Membros atualizaram os seus Planos Nacionais de Energia e Clima (PNECs), ajustando-os aos novos objetivos climáticos e energéticos. A meta de redução de emissões para 2030 é obrigatória a nível da UE, mas o seu cumprimento depende da eficácia dos planos e das medidas adotadas por cada país em várias áreas políticas. Existem diversas iniciativas em curso no sector energético europeu para o cumprimento destas metas e a Inteligência Artificial (IA) pode desempenhar um papel acelerador fundamental.
Apresentam-se em seguida alguns exemplos do uso de IA no sector energético:
1. Dinamização da estratégia no uso de energias renováveis
a. Previsão da produção de energia: A utilização de análises preditivas permite uma melhor previsão da produção de energias renováveis com base em padrões climáticos, o que contribui para a melhoria da confiabilidade e do desempenho desses sistemas. Esta capacidade ajuda a garantir um fornecimento mais constante de energia renovável, tornando-a mais competitiva em relação aos combustíveis fósseis.
b. Análise de padrões de consumo de energia: O entendimento e a previsão do comportamento dos consumidores contribuem para reduzir a necessidade de produção em larga escala, diminuindo a pegada de carbono dessa atividade. Esta abordagem promove um consumo mais equilibrado, facilitando o uso de fontes renováveis e contribuindo para a sustentabilidade global.
2. Baterias sustentáveis
a. Otimização da distribuição de energia: A gestão eficiente da distribuição, com a possibilidade de armazenamento de energia, adaptada às condições reais, reduz o desperdício e melhora a integração das fontes renováveis.
3. Camada industrial
a. Gestão de recursos: É possível monitorizar padrões de consumo, identificar ineficiências e propor otimizações que promovam a sustentabilidade no uso da água ou nos processos de produção contribuindo para reduções significativas no desperdício.
b. Captura e armazenamento de carbono: A IA está a ser integrada em tecnologias de captura e armazenamento de carbono otimizando os processos envolvidos na captura de emissões de carbono provenientes de atividades industriais. Isto é crucial para atingir as metas de neutralidade climática, pois aumenta a viabilidade de captura e armazenamento de CO2.
c. Manutenção preditiva: A manutenção preditiva com IA permite prever falhas, otimizando a vida útil dos equipamentos e reduzindo o consumo de recursos.
Em conclusão, estes exemplos representam apenas uma pequena fração das inúmeras oportunidades que a IA oferece para melhorar a sustentabilidade e apoiar no cumprimento dos objetivos climáticos da Comissão Europeia. Através da eficiência energética e da promoção de um consumo mais responsável, a IA possibilita decisões mais informadas e sustentáveis, beneficiando tanto consumidores quanto produtores no setor energético.