Principais 20 Aplicações de IA em Sustentabilidade e Exemplos
Ao aplicar IA generativa à otimização logística, previsão de demanda e redução de resíduos, as empresas podem reduzir as emissões em suas operações além dos próprios sistemas de IA.
Descubra aplicações de IA em sustentabilidade com exemplos do mundo real que usam IA para construir um futuro mais inteligente, eficiente e sustentável.
O que dizem os pesquisadores sobre sustentabilidade e IA?
Fonte | Conceitos | Detalhes |
|---|---|---|
Inteligência Artificial para Sustentabilidade: Uma Revisão Sistemática e Análise Crítica | IA para ODS, ação climática, gestão de recursos, economia circular, neutralidade de carbono, IA Verde | A IA pode avançar a sustentabilidade, mas os riscos devem ser geridos. |
Inteligência Artificial para Sustentabilidade: Uma Revisão Sistemática e Análise Crítica | paradoxo verde da IA, poluição digital, dívida verde, viés de dados, modelos de caixa preta, divisão da IA | A IA cria riscos ambientais e de equidade. |
Inteligência Artificial para Sustentabilidade: Uma Revisão Sistemática e Análise Crítica | IA explicável, governança de dados, acesso open-source, parcerias, capacitação | A IA responsável precisa de transparência e governança. |
Inteligência Artificial na Pesquisa de Desenvolvimento Sustentável | pesquisa em IA e ODS, previsão, otimização de sistemas, sensoriamento remoto, energia limpa, água, saúde | A IA é usada principalmente para previsão, otimização e monitoramento. |
Inteligência Artificial na Pesquisa de Desenvolvimento Sustentável | Silos disciplinares, integração fraca da sustentabilidade, lacunas na sustentabilidade social | A experiência em sustentabilidade geralmente é fracamente integrada. |
Inteligência Artificial na Pesquisa de Desenvolvimento Sustentável | Contextualização vs. generalização, métodos avançados de IA, experiência em sustentabilidade | O potencial da IA para os ODS ainda está subdesenvolvido. |
IA Verde: Melhorando a Sustentabilidade e a Eficiência Energética | IA energeticamente eficiente, uso de energia no treinamento e inferência, sistemas empresariais, otimização de modelos | Os sistemas de IA devem reduzir sua própria pegada energética. |
IA Verde: Melhorando a Sustentabilidade e a Eficiência Energética | Compromisso entre energia e precisão, otimização multiobjetivo, otimização de Pareto, controle em tempo real | A economia de energia deve ser equilibrada com a precisão. |
IA Verde: Melhorando a Sustentabilidade e a Eficiência Energética | Monitoramento de energia em tempo real, escalabilidade, throughput, sistemas distribuídos, restrições de hardware | A IA Verde escalável precisa de rastreamento detalhado de energia. |
Analisamos três revisões sistemáticas e artigos de pesquisa (Inteligência artificial na pesquisa de desenvolvimento sustentável1 , Inteligência Artificial para Sustentabilidade: Uma Revisão Sistemática e Análise Crítica de Aplicações, Desafios e Direções Futuras2 , e IA Verde: Melhorando a Sustentabilidade e a Eficiência Energética em Sistemas Empresariais Integrados com IA3 ) sobre o papel da inteligência artificial na sustentabilidade, com foco em suas aplicações, impactos ambientais, desafios de eficiência energética e direções futuras para o desenvolvimento responsável de IA. Reunimos:
- Trabalhos anteriores focaram principalmente em mostrar como a IA pode apoiar a sustentabilidade por meio de previsão, otimização, sensoriamento remoto, gestão de recursos, sistemas de energia limpa e automação empresarial.
- Os artigos mostram que a IA tem sido aplicada em áreas como ação climática, gestão de água e energia, agricultura, cidades inteligentes, saúde, educação e eficiência industrial.
- Ao mesmo tempo, a pesquisa passada reconheceu cada vez mais que a própria IA cria desafios de sustentabilidade, incluindo alto consumo de energia durante o treinamento e inferência, emissões de carbono, lixo eletrônico, viés de dados, falta de transparência e acesso desigual às tecnologias de IA.
- Os esforços futuros devem passar da aplicação de IA em problemas de sustentabilidade para a construção de sistemas de IA sustentáveis. Isso significa reduzir a pegada energética dos modelos de IA, usar monitoramento de energia em tempo real, equilibrar precisão com eficiência energética, melhorar a explicabilidade e a governança, expandir o acesso às ferramentas de IA e integrar uma expertise mais profunda em sustentabilidade na pesquisa técnica de IA.
- Pesquisas futuras também devem abordar dimensões sociais pouco exploradas, como desigualdade, inclusão e acesso global, para que a IA contribua para a eficiência ambiental e para um desenvolvimento sustentável justo e responsável.
Leia sobre consumo de energia da IA para conhecer as tendências de consumo e eficiência energética relacionadas à IA.
Como a sustentabilidade da IA está sendo avaliada
À medida que o uso da IA se expande nas iniciativas de sustentabilidade, levantam-se cada vez mais questões sobre como a sustentabilidade da própria IA deve ser avaliada.
Discussões recentes de pesquisa e políticas sugerem que apenas melhorias na eficiência ou reduções de emissões são insuficientes para avaliar o impacto de longo prazo. É necessária uma avaliação mais ampla para entender as consequências ambientais, sociais e estruturais do desenvolvimento e implantação de sistemas de IA.
Aqui estão algumas perspectivas da Conferência de IA Sustentável em setembro de 20254 usadas para avaliar se as aplicações de IA apoiam significativamente os objetivos de sustentabilidade além de ganhos operacionais de curto prazo.
As principais conclusões da conferência são que a IA pode ser considerada sustentável se abordar os impactos ambientais, sociais, políticos e de justiça em conjunto, pois abordagens de escalonamento e eficiência ilimitadas arriscam reforçar a desigualdade, o extrativismo e danos estruturais apesar dos ganhos técnicos.
Sustentabilidade vai além da eficiência energética
De acordo com a conferência, sustentabilidade é um conceito amplo, não uma métrica técnica restrita. Muitas contribuições argumentam que focar na eficiência energética ou na redução de carbono ignora impactos-chave dos sistemas de IA.
A sustentabilidade deve ser discutida em múltiplas dimensões:
- Custos ambientais como uso de energia, consumo de água, minerais e lixo eletrônico
- Efeitos sociais, incluindo condições de trabalho, desigualdade e impactos de gênero
- Questões políticas e econômicas, como concentração de poder e controle sobre a infraestrutura
- Preocupações relacionadas ao conhecimento, como perda de diversidade epistêmica e pensamento crítico enfraquecido
A posição geral é que a IA não pode ser considerada sustentável se tiver um bom desempenho ambiental, mas causar danos sociais ou estruturais.
Escalar a IA conflita com os objetivos de sustentabilidade
Um tema recorrente é a tensão entre o desenvolvimento de IA em grande escala e a sustentabilidade. As trajetórias atuais da IA enfatizam modelos maiores, mais dados e maiores demandas computacionais, enquanto a sustentabilidade exige limites e seletividade. Veja as LLM leis de escalonamento para mais detalhes.
Vários pesquisadores destacam direções alternativas:
- Modelos menores e específicos para tarefas em vez de sistemas de propósito geral
- Implantação local ou limitada ao domínio em vez de escalonamento global
- Justificação cuidadosa para o uso de computação de alto desempenho
- Distinção clara entre aplicações de IA essenciais e não essenciais
O argumento não é que escalar seja sempre errado, mas que o escalonamento ilimitado é incompatível com as restrições ambientais e sociais de longo prazo.
Poder e extrativismo são preocupações centrais
Muitas contribuições enquadram a sustentabilidade da IA como uma questão de poder, não apenas de tecnologia. Os sistemas de IA dependem de cadeias de suprimentos globais que frequentemente se baseiam em práticas extrativistas.
As principais questões discutidas incluem:
- Extração de dados de comunidades marginalizadas e indígenas
- Mineração de recursos justificada por narrativas de transição verde
- Concentração de computação, serviços em nuvem e data centers em poucas regiões
- Controle corporativo sobre a infraestrutura de energia vinculado à implantação de IA
Dessa perspectiva, as alegações de sustentabilidade são fracas se ignorarem como os benefícios e os fardos são distribuídos entre regiões e populações.
Estruturas baseadas em justiça dominam a discussão
A justiça é tratada como um requisito central para a IA sustentável. Várias lentes éticas são aplicadas repetidamente para avaliar os sistemas de IA.
Estruturas comuns incluem:
- Justiça energética, focando em quem paga os custos de energia e quem se beneficia
- Ética feminista, enfatizando cuidado, reconhecimento e impactos relacionais
- Abordagens decoloniais e indígenas, destacando a soberania de dados e o consentimento
- Responsabilidade estrutural, que vai além dos desenvolvedores individuais para sistemas e instituições
Através dessas perspectivas, surge uma conclusão compartilhada: a IA que reforça a desigualdade ou a opressão não pode ser considerada sustentável.
Os mecanismos de governança são insuficientes
Artigos focados em leis e políticas argumentam que as estruturas de governança existentes ficam aquém das realidades materiais dos sistemas de IA. Os impactos ambientais são frequentemente fracamente regulamentados ou tratados como preocupações voluntárias.
As lacunas identificadas incluem:
- Requisitos limitados para medir e divulgar os impactos ambientais da IA
- Mecanismos de aplicação fracos na regulamentação existente de IA
- Excesso de confiança nos autorrelatos corporativos
- Dificuldade em aplicar estruturas de direitos individuais a danos estruturais
Caminhos alternativos para a IA são propostos
Apesar das críticas, a conferência não rejeita a IA por completo. Muitas contribuições delineiam maneiras alternativas de desenvolver e usar a IA que se alinham mais estreitamente com a sustentabilidade.
As direções propostas incluem:
- Modelos pequenos e eficientes projetados para contextos específicos
- Infraestruturas de IA de interesse público e open-source
- Processos de design de IA participativos e liderados pela comunidade
- Abordagens orientadas ao decrescimento que priorizam a suficiência sobre a expansão
Agentes de IA na sustentabilidade
Agentes de IA na sustentabilidade são sistemas autônomos ou semiautônomos que usam inteligência artificial para realizar tarefas específicas relacionadas a metas ambientais, sociais e de governança (ESG).
Eles analisam dados de sustentabilidade, identificam tendências e executam ações com o mínimo de intervenção humana. Esses agentes combinam processamento de dados, compreensão de linguagem natural e aprendizado de máquina para apoiar a tomada de decisões e a eficiência operacional na gestão da sustentabilidade.
Seu propósito principal é reduzir o trabalho manual necessário para coletar, analisar e relatar dados de sustentabilidade. Ao automatizar tarefas repetitivas e intensivas em dados, os agentes de IA permitem que os profissionais de sustentabilidade se concentrem no planejamento estratégico, na conformidade e na melhoria do desempenho.
Dependendo do seu nível de autonomia, eles podem trabalhar de forma independente ou auxiliar equipes humanas na conclusão de processos definidos.
Existem dois tipos de agentes de IA na sustentabilidade:
- Agentes autônomos: Estes funcionam de forma independente, tomando decisões baseadas em dados e executando ações sem supervisão humana direta.
- Agentes assistivos: Estes apoiam as equipes humanas oferecendo recomendações, análises e automação para tarefas específicas.
Exemplo real: CO2 IA5 automatiza a gestão de carbono e converte compromissos de sustentabilidade em resultados mensuráveis. A plataforma reduz tarefas repetitivas e intensivas em dados, permitindo que as equipes de sustentabilidade se concentrem na análise e redução de emissões.
Seus agentes de IA abordam problemas como dados inconsistentes, cálculos complexos de carbono e engajamento de fornecedores, automatizando a limpeza de dados, padronização e estimativa de emissões em escala.
O sistema também apoia a conformidade com estruturas e regulamentos, incluindo SBTi, CSRD, CBAM e SB253, garantindo a segurança dos dados e o controle regional de dados.
Agente de Dados
- Padroniza dados de várias fontes em minutos.
- Estrutura grandes conjuntos de dados em formatos compatíveis e de nível de auditoria.
- Permite relatórios de emissões precisos e transparentes.
Agente de Escopo 3
- Identifica e recupera dados verificados de emissões de fornecedores.
- Reconhece e combina entidades de fornecedores usando o contexto da empresa e das compras.
- Avalia a maturidade dos fornecedores com base na qualidade dos relatórios e nos compromissos com metas.
Agente de Correspondência de Fatores de Emissão (Agente EFM)
- Combina produtos e materiais com os fatores de emissão mais relevantes em extensos bancos de dados.
- Realiza análise semântica para interpretar termos técnicos e garantir correspondências precisas.
- Permite a estimativa de emissões em grande escala a uma fração do custo da avaliação tradicional do ciclo de vida.
1. Agentes de automação de dados e relatórios
Os agentes de IA são frequentemente usados para coletar, verificar e estruturar dados de sustentabilidade de várias fontes internas e externas. Eles podem processar grandes conjuntos de dados para garantir a integridade dos dados e a conformidade com os padrões de relatórios.
- Automatizando relatórios ESG e de sustentabilidade de acordo com estruturas como ESRS, SASB, CDP e GRI.
- Preparando seções para registros regulatórios, como relatórios 10-K, e mantendo trilhas de auditoria.
- Agregando dados de emissões, métricas de uso de recursos e outros indicadores-chave para análises consistentes.
2. Engajamento e comunicação com partes interessadas
Os agentes de IA auxiliam no gerenciamento da comunicação com partes interessadas internas e externas que necessitam de dados ou atualizações de sustentabilidade.
- Respondendo a consultas de investidores ou reguladores usando dados verificados.
- Automatizando questionários de fornecedores e pesquisas de sustentabilidade.
- Gerando resumos de sustentabilidade personalizados para executivos, clientes ou o público.
3. Eficiência operacional e gestão de recursos
Os agentes de IA usam modelos preditivos e de otimização para melhorar as operações relacionadas à sustentabilidade.
- Monitorando equipamentos e prevendo necessidades de manutenção para evitar desperdícios e paradas.
- Avaliando o desempenho dos fornecedores para apoiar decisões de compras sustentáveis.
- Otimizando a logística e as operações de campo para minimizar emissões e uso de recursos.
Preparação para desastres naturais
Os sistemas de resposta a desastres frequentemente falham porque os avisos chegam tarde demais ou carecem de precisão geográfica. Sistemas de monitoramento e previsão baseados em IA resolvem isso processando dados de sensores e satélites em tempo real em escalas e velocidades que os sistemas manuais não conseguem igualar.
Exemplo real: Google Earth IA é um conjunto de modelos e conjuntos de dados de IA geoespacial usados para aplicações como previsão do tempo, previsão de inundações e detecção de incêndios florestais.
Um componente central dessa iniciativa é o AlphaEarth Foundations, que analisa imagens de satélite em grande escala e dados populacionais para apoiar casos de uso que incluem planejamento urbano, saúde pública e monitoramento ambiental.6
O AlphaEarth Foundations processa petabytes de dados de observação da Terra para gerar representações de alta resolução de áreas terrestres e costeiras. Seus resultados, divulgados como embeddings através do Google Earth Engine, já são usados por mais de 50 organizações, incluindo as Nações Unidas e instituições acadêmicas, para tarefas como classificação de ecossistemas, avaliação agrícola e monitoramento do uso da terra. O modelo também melhora a compressão de dados e a precisão do mapeamento, tornando a análise ambiental em grande escala mais eficiente.7
Exemplo real: Prevenir o desmatamento requer identificar onde a perda florestal ocorreu e onde é provável que aconteça em seguida. O Google DeepMind, em colaboração com o World Resources Institute, desenvolveu um modelo de IA para estimar o risco de desmatamento analisando imagens de satélite.
O modelo se concentra em identificar os fatores subjacentes da perda florestal, como agricultura, extração de madeira, mineração e fogo, usando dados de satélite em vez de depender de dados de infraestrutura local, como redes rodoviárias. Construído em arquiteturas de transformadores de visão, ele gera previsões de risco de desmatamento em resoluções tão finas quanto 30 metros, em grandes regiões, cobrindo o período de 2000 a 2024.
Essa abordagem permite que formuladores de políticas e organizações de conservação priorizem intervenções em áreas de alto risco antes que ocorra a perda florestal.8
4. Alerta de inundação
De acordo com dados recentes, 250 milhões de pessoas são afetadas por inundações anualmente. A PwC sugere que melhorias impulsionadas por IA nos sistemas de alerta de inundações poderiam salvar mais de 3.000 vidas e reduzir os danos econômicos em até 14 milhões de dólares. Essas tecnologias fornecem alertas oportunos, ajudando as comunidades a agir antes que o desastre aconteça.9
Exemplo real: O sistema operacional de previsão de inundações do Google, baseado em um grande modelo de linguagem baseado em LSTM para hidrologia, foi lançado em 2018. Ele combina dois modelos de IA: um LSTM de previsão de estágio hidrológico que prevê os níveis dos rios, e um modelo de inundação (usando algoritmos de limiar e "manifold") que simula a extensão e profundidade da inundação para gerar alertas com até sete dias de antecedência.10
O sistema atualmente cobre mais de 100 países através de "medidores virtuais" e bacias hidrográficas verificadas, alcançando aproximadamente 700 milhões de pessoas com alertas de previsão de inundações entregues através da Pesquisa Google, Maps, Android, Flood Hub e parceiros governamentais.11
Principais realizações incluem:
- Previsão de inundações via modelos LSTM de estágio e inundação.
- Implantação madura desde 2018 em mais de 100 países.
- Até 7 dias de antecedência com alertas em tempo real para 700 milhões de pessoas.
- Evidências sólidas através de publicações na Nature/HESS.
Figura 1: A imagem ilustra o alcance global do Flood Hub, mostrando como ele oferece suporte à previsão de inundações para mais de 700 milhões de pessoas.
5. Incêndios florestais
A IA também é uma ferramenta poderosa na luta contra incêndios florestais, ajudando a prevenir perdas devastadoras. Drones, satélites e sensores em torres altas monitoram continuamente as florestas, detectando sinais de um incêndio potencial, como pontos quentes incomuns ou fumaça crescente.
Com treinamento adequado, os sistemas de IA podem distinguir entre fumaça e outros sinais ambientais, permitindo a detecção mais precoce e confiável de incêndios florestais
Exemplo real: A Dryad Networks instalou cerca de 400 “narizes eletrônicos” na floresta de Eberswalde, em Brandemburgo, uma região fortemente afetada por incêndios florestais. Esses dispositivos podem detectar gases durante os estágios iniciais de um incêndio, além de monitorar temperatura, umidade e pressão do ar.
Ao fornecer dados em tempo real sobre as condições ambientais, esses sensores ajudam a identificar riscos potenciais de incêndio precocemente, melhorando a capacidade de responder rapidamente e minimizar os danos..12
Combatendo a poluição do ar
A poluição do ar está piorando e pode se transformar em uma emergência global de saúde pública e ambiental que causa mais de sete milhões de mortes prematuras todos os anos e 8,1 trilhões de dólares apenas em danos à saúde.13
A IA pode ajudar a reduzir a poluição do ar com alertas em tempo real e modelos preditivos:
6. Alertas em tempo real
Com dados fornecidos por monitores de qualidade do ar, a IA pode oferecer insights sobre o impacto da qualidade do ar nas pessoas e ajudar a decidir sobre políticas de proteção à saúde.14
Além disso, ao processar dados de diferentes monitores em tempo real, pode enviar alertas quando os níveis de poluiçãos aumentam. Dessa forma, as pessoas podem agir imediatamente: ficar em casa ou usar máscara.
Exemplo real: O aplicativo IQAir tem um ranking que mostra em tempo real quais cidades têm mais poluição no ar. O aplicativo Plume Labs fornece mapas completos que mostram onde a poluição é pior. O aplicativo também informa como será a qualidade do ar a cada hora, já que os níveis podem mudar significativamente durante o dia.15
7. Modelos preditivos
Desenvolvidos com IA e aprendizado de máquina, os modelos preditivos podem prever informações como concentrações de poluentes do ar.
Exemplo real: Engenheiros da Cornell projetaram um modelo que pode calcular o material particulado fino (PM2.5), que é a fuligem, poeira e escapamento de caminhões e carros que entra nos pulmões das pessoas. Esses modelos permitem que os riscos sejam identificados mais cedo, possibilitando ações preventivas antes que os impactos ambientais ou de saúde se agravem.16
Biodiversidade
8. Monitoramento e conservação da biodiversidade
Conservar a biodiversidade é um dos maiores desafios trazidos pelas mudanças climáticas. A IA oferece soluções para melhorar o monitoramento e a conservação da biodiversidade.
Tecnologias como redes neurais, computador visão e visão por satélite podem ajudar pesquisadores a detectar animais em imagens e identificar animais específicos dentro de uma espécie. Os pesquisadores podem monitorar animais como aves, anfíbios e cetáceos, e até peixes, e analisar os dados usando ferramentas de aprendizado de máquina.17
Com essas tecnologias, os cientistas podem fazer:
- Análises de habitat melhores.
- Estimativas mais precisas sobre vida selvagem e espécies.
- Analisar o impacto das mudanças climáticas nos animais em tempo real.
Exemplo real: A conservação eficaz depende de saber onde as espécies vivem, mas produzir mapas precisos de distribuição de espécies continua difícil, dada a escala e diversidade da biodiversidade global. Para resolver isso, pesquisadores do Google desenvolveram um sistema baseado em IA para gerar mapas de distribuição de espécies em grandes geografias.
O sistema combina registros de observação de campo de bancos de dados abertos de biodiversidade com embeddings derivados de satélite do AlphaEarth Foundations e características no nível da espécie, como massa corporal. Um modelo de rede neural de grafos (GNN) usa essas informações para inferir distribuições geográficas prováveis para muitas espécies simultaneamente, que podem então ser refinadas por especialistas locais.
Em projetos piloto, o modelo foi usado para mapear espécies de mamíferos australianos, incluindo o Greater Glider, e um subconjunto desses mapas foi divulgado através de plataformas como o UN Biodiversity Lab e o Google Earth Engine.
Exemplo real: O Wildbook usa redes neurais e algoritmos de visão computacional para identificar e contar animais em imagens e distinguir animais individuais dentro de um grupo. Com esse conhecimento, os tamanhos das populações de vida selvagem podem ser estimados com mais precisão.18
Análise de dados para sustentabilidade
Modelos de linguagem grandes (LLMs) como os GPTs são cruciais para impulsionar um futuro mais sustentável, ajudando as organizações a analisar e agir com base em grandes conjuntos de dados. Algumas aplicações-chave da IA neste domínio incluem:
9. Analisando documentos comerciais e reduzindo desperdício
Os sistemas de IA generativa podem revisar e analisar documentos comerciais, ajudando as empresas a identificar oportunidades para reduzir o desperdício e melhorar seus esforços de sustentabilidade. Por exemplo:
- As ferramentas de IA generativa podem analisar dados de transporte, uso de energia e outros consumos de recursos para fornecer cálculos precisos da pegada de carbono a um custo menor.
- Os algoritmos de IA podem otimizar os processos da cadeia de suprimentos identificando ineficiências e sugerindo maneiras de reduzir o consumo de combustível. Essas tecnologias ajudam a reduzir as emissões de gases de efeito estufa e minimizar o uso de recursos.
- Ao aproveitar a IA, as empresas podem obter insights valiosos sobre seu consumo de energia, ajudando-as a migrar para fontes de energia renováveis e melhorar a eficiência energética geral.
Essa integração de tecnologias de IA permite que as empresas reduzam seu impacto ambiental enquanto incorporam a sustentabilidade em suas operações.
10. Identificando riscos do escopo três
A detecção de emissões de gases de efeito estufa do Escopo 3, aquelas geradas indiretamente através das cadeias de suprimentos e dos ciclos de vida dos produtos, pode ser desafiadora. No entanto, usando ferramentas de IA como o ChatGPT, as empresas podem identificar efetivamente esses riscos analisando grandes volumes de dados publicamente disponíveis, como:
- Artigos de notícias, relatórios do setor e postagens em mídias sociais que destacam desafios ambientais relacionados a fornecedores ou processos de produção.
- Riscos emergentes de sustentabilidade ambiental que podem impactar as estratégias de sustentabilidade.
As empresas podem abordar proativamente as preocupações com as mudanças climáticas e alinhar-se com os princípios de justiça ambiental identificando esses riscos.
11. IA para otimização de energia e recursos
Os sistemas de IA, incluindo aqueles implantados por provedores de serviços em nuvem, podem ajudar empresas e organizações a:
- Otimizar o uso de energia em data centers melhorando os sistemas de refrigeração e reduzindo a eficácia do uso de energia (PUE).
- Prever e gerenciar as necessidades de armazenamento de energia, alinhando a geração de energia renovável com a demanda.
- Reduzir o lixo eletrônico estendendo os ciclos de vida dos dispositivos com recomendações de manutenção baseadas em IA.
Exemplo real: O Earth-2 da NVIDIA é uma plataforma de simulação climática acelerada por GPU que permite modelagem global em escala de quilômetros.
Ele lançou um modelo de IA generativa chamado cBottle (“Climate in a Bottle”) em junho de 2025. O modelo pode gerar estados atmosféricos globais condicionados a entradas como hora do dia e temperaturas da superfície do mar, com resolução de até 1‑2 km e tempo de computação e uso de energia significativamente reduzidos.19
Este sistema alcança:
- Taxas de compressão de dados de até 3.000× por amostra.
- Velocidades de previsão milhares de vezes mais rápidas e até 10.000× mais eficientes em termos energéticos do que os métodos tradicionais.
- Integração de downscaling baseado em IA (CorrDiff) para fornecer insights climáticos de super-resolução.
- A adoção ativa por instituições de pesquisa líderes (MPI‑M, IA², Instituto Alan Turing) facilita a exploração climática interativa por gêmeo digital.
As principais características incluem:
- Simulação climática em escala de quilômetros e visualização interativa.
- IA generativa (cBottle + CorrDiff) para previsões rápidas e de alta resolução.
- Comprovado por testes no mundo real (GTC, hackathons) e colaboração institucional.
Além das plataformas de simulação e previsão, várias organizações estão aplicando IA para enfrentar desafios concretos de resiliência energética e climática nas escalas de rede, bateria, mercado e construção.
Exemplo real: Gerenciar a rede elétrica de uma megacidade requer coordenação em tempo real entre geração, demanda, comércio e regulação, tarefas que se tornam cada vez mais difíceis à medida que os recursos energéticos distribuídos escalam. A State Grid Corporation of China aplica IA para gerenciar a rede elétrica de Xangai sob essas restrições.
Sua plataforma integra previsão, comércio, supervisão regulatória e liquidação em um único sistema, permitindo a coordenação em subsegundos de ativos energéticos distribuídos. O sistema atende mais de 15.000 usuários e ilustra como grandes redes urbanas podem melhorar a resiliência enquanto aumentam a integração de energias renováveis.20
Agricultura sustentável
As tecnologias de IA na agricultura estão ajudando os agricultores a enfrentar desafios como a ineficiência de recursos e o impacto ambiental. Ao incorporar ferramentas como robótica agrícola, sistemas de monitoramento climático e algoritmos de gestão de terras, os agricultores podem otimizar as operações, reduzir o desperdício e atingir as metas de sustentabilidade.
Além disso, o monitoramento de culturas e animais com IA ajuda a garantir colheitas mais saudáveis e gado mais saudável, detectando problemas precocemente, reduzindo a necessidade de produtos químicos e minimizando o uso de recursos.
12. Robótica agrícola
Como um carro autônomo, os robôs com IA podem se movimentar e colher as culturas quando estão prontas e maduras. Isso ajuda a reduzir o desperdício e pode melhorar as linhas de produção.
13. Monitoramento climático
A IA também pode monitorar e prever o clima. Isso ajuda os agricultores a prever o clima em um local específico, fornecendo insights sobre quando regar suas culturas e quando é melhor plantar ou colher.
14. Gestão de terras
Outro caso de uso da IA é o planejamento de terras agrícolas. Usando imagens de satélite, algoritmos e dados de uso da terra, os agricultores podem planejar onde e quando plantar suas culturas. Isso também pode ajudá-los a garantir a conformidade regulatória.
15. Monitoramento de culturas e animais
A IA pode ajudar os agricultores a manter suas culturas e animais saudáveis. Com reconhecimento de imagem e sensores para detectar as condições das culturas, a IA pode ajudar a reduzir os insetos que atacam as plantações ou os primeiros sinais de doenças nos animais.
Os agricultores podem então intervir e resolver o problema sem usar quantidades excessivas de produtos químicos ou medicamentos, reduzindo as perdas potenciais.
Adicionar como fonte preferencialProdução sustentável e local de trabalho
16. Produção com menos defeitos
Os sistemas de visão computacional habilitados por IA podem resolver problemas de devolução de produtos decorrentes de defeitos ou insatisfação do cliente, minimizando os erros de produção na fase de fabricação.
Os sistemas de controle de qualidade habilitados por visão computacional instalados na esteira transportadora ou na linha de produção podem inspecionar a qualidade do produto de forma mais precisa e eficiente do que a inspeção manual.
Veja como funciona:
Essa redução de produtos defeituosos pode, em última análise, reduzir as devoluções de produtos da organização e as emissões de GEE relacionadas à logística reversa e outros processos de devolução.
17. Melhor detecção de vazamentos na produção
Os sistemas de visão computacional podem ajudar a detectar vazamentos de água e outros produtos químicos nocivos dentro de uma planta de produção e alertar as autoridades para tomarem medidas rápidas. Isso pode ajudar as empresas a reduzir seu impacto ambiental.
Veja como funciona:
18. Local de trabalho mais seguro
A sustentabilidade consiste em três partes: ambiental, social e governamental. Para ser verdadeiramente sustentável, uma empresa precisa focar nas três.
Os sistemas de visão computacional habilitados por IA podem ajudar a melhorar a segurança dos trabalhadores, garantindo o cumprimento das regras de segurança. Isso pode ajudar a melhorar a sustentabilidade social de uma empresa, tornando o negócio mais seguro para seus trabalhadores.
Câmeras inteligentes podem ser instaladas em pontos-chave da instalação de fabricação para monitorar se os trabalhadores estão seguindo as regras e usando equipamentos de segurança. O sistema também pode identificar outros riscos na instalação e notificar o gerente de operações ou segurança relevante para ações adicionais.
Energia e logística
19. Consumo de energia reduzido
Figura 2: Parcela global de eletricidade de fontes renováveis.
Embora os investimentos em energia renovável tenham aumentado significativamente nos últimos anos, a energia renovável representa 30% da geração mundial de eletricidade.21
A IA pode ajudar a aumentar o uso de energia renovável estudando os padrões de consumo de energia e fornecendo insights sobre a redução e melhoria do consumo sem comprometer a produtividade da empresa.
20. Logística otimizada e sustentável
A IA também pode ajudar a melhorar a sustentabilidade das operações de distribuição e logística de uma empresa, que representam uma parcela significativa da pegada de carbono corporativa total.
O software com IA pode otimizar as rotas de entrega de produtos incorporando a sustentabilidade como um fator-chave. Os sistemas de otimização de rotas se tornaram uma necessidade para as empresas de logística, pois oferecem benefícios financeiros e ambientais significativos.
Veja como a IA e as tecnologias de gêmeo digital estão ajudando na entrega sustentável de última milha:
Confira os casos de uso de IA em logística para saber mais sobre como a IA está revolucionando o setor de logística.
Quais são os desafios da IA para a sustentabilidade?
A inteligência artificial parece promissora para ajudar a proteger o meio ambiente, mas também apresenta alguns desafios:
Energia de computação
Modelos avançados de IA precisam de poder computacional significativo, o que significa que consomem muita energia.22
Isso influencia tanto os preços operacionais quanto as emissões de carbono. Portanto, usar tecnologias de IA intensivas em energia a serviço da sustentabilidade ambiental pode ser paradoxal.
Abusos trabalhistas
Modelos de linguagem grandes como o ChatGPT podem exigir rótulos para manter o modelo longe de textos tóxicos. Para obter esses rótulos, a OpenAI enviou dezenas de milhares de textos para uma empresa no Quênia. Os rotuladores de dados empregados pela empresa recebem cerca de 1,32 e 2 dólares por hora.23
Isso levanta questões sobre se os direitos dos trabalhadores estão sendo usurpados no desenvolvimento de ferramentas de IA para um futuro sustentável.
Viés e ética da IA
Os modelos de IA aprendem com os dados, e se os dados são tendenciosos ou representam uma parte particular da realidade, os modelos podem produzir resultados incorretos. Por exemplo, um modelo de IA treinado em dados específicos de um local pode falhar em gerar dados para outras áreas.
Decisões baseadas em resultados de IA podem afetar muito a sociedade e o mundo. Portanto, podem surgir questões sobre privacidade e propriedade dos dados.
Melhores práticas para mitigar os desafios
IA energeticamente eficiente
A prioridade deve ser usar algoritmos e dispositivos que consomem menos energia. Grupos de pesquisa podem trabalhar no design de modelos que equilibrem o desempenho da IA e o uso de energia.24
A infraestrutura de computação de IA pode ser alimentada por fontes de energia renováveis, o que pode ajudar a reduzir ainda mais a pegada de carbono.
Abordando o viés da IA
Os modelos de IA devem usar métodos apropriados para coleta, teste e validação de dados para evitar viés. Incluir dados representativos e considerar como as condições podem variar em diferentes locais também é importante.
Desenvolvendo diretrizes éticas
Para que a IA proteja o meio ambiente, diretrizes éticas e políticas devem ser projetadas e seguidas. Isso inclui regras claras sobre quem é o proprietário dos dados, como mantê-los privados e como usar a IA de forma ética.
Incentivando o engajamento das partes interessadas
Envolva as partes interessadas no processo de tomada de decisão, especificamente os grupos que serão afetados pelos resultados da IA. Isso significa garantir que todos saibam como os modelos de IA funcionam e quais dados eles usam.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Principais 20 Aplicações de IA em Sustentabilidade e Exemplos}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/sustainability-ai}},
note = {AIMultiple. Acessado em 9 Junho 2026}
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