IA na transição energética: soluções e tendências no setor

80% da energia mundial ainda vêm dos combustíveis fósseis. Em um contexto de emergência climática, a transição energética se tornou mandatória, e cada vez mais urgente. 

A substituição das fontes de energia para uma matriz limpa é um dos caminhos centrais para a mitigação dos riscos climáticos. Porém, há um potencial ainda subaproveitado nessa transição. O tema é sempre o gatilho polêmico das COPs (Convenção da ONU sobre mudanças climáticas), por exemplo, e sempre gera as discussões mais trabalhosas do encontro, nos acordos que preveem metas de redução dos investimentos no setor de combustíveis fósseis e atividades relacionadas.

É consenso global que precisamos avançar mais rápido nesse sentido. 

Segundo o Fórum Econômico Mundial (WEF), já temos o que comemorar: a geração de energia renovável está crescendo rapidamente, segundo estudos da entidade. Ela tem sido impulsionada, principalmente, pela sistemática redução dos custos dos sistemas de energia limpa, e pelo aumento dos investimentos em economia verde. Entretanto, como destaca o WEF, a escala e o custo da descarbonização do sistema energético continuam gigantescos. E estamos correndo contra o relógio.

Nesse sentido, a inteligência artificial entra como uma grande ferramenta para acelerar a transição energética. Neste artigo, veja alguns exemplos de como isso já está acontecendo e as oportunidades no cruzamento de IA e soluções direcionadas a fontes renováveis de energia. Saiba também como a tecnologia contribui para a otimização de processos ao longo de toda a cadeia de valor do setor de energia – da produção ao transporte, distribuição, comercialização e consumo.

IA aplicada ao uso de recursos naturais

A inteligência artificial já está presente nas atividades relacionadas aos recursos naturais há bastante tempo, especialmente no agronegócio. Como aponta o Agro Estadão, foi na década de 1990 que o mundo começou a vivenciar o avanço exponencial das tecnologias “para além da porteira”. O GPS, por exemplo, chegou ao Brasil em 1992, quando passou a se popularizar globalmente. A partir de então, vimos a evolução das ferramentas digitais e da automação, que levaram ao desenvolvimento da agricultura de precisão.  

Nos últimos vinte anos, vivemos uma modernização do agronegócio ainda mais acelerada, alavancada pela IA, com sua alta capacidade de coleta e análise de dados – em tempo real e volumes enormes. A IA no agro contribui para o aprimoramento tanto em software quanto em hardware, levando, por exemplo, a satélites mais eficientes, sensores terrestres e drones com funções diversas, e informações úteis e altamente precisas para o melhor encaminhamento das soluções. 

Dentre os inúmeros ganhos da IA no campo, podemos destacar:

• Alta precisão na análise de dados de clima, índice de vegetação, temperatura e umidade do solo, entre tantos outros;
• Previsibilidade de safra a partir de dados em tempo real e dados históricos;
• Controle de pragas e doenças mais assertivo a partir de análises de imagens com IA. permitindo maior acurácia no mapeamento digital de territórios e na visão computacional – com, por exemplo, a contagem exata do número de plantas em uma área, distinção entre culturas e identificação de ervas daninhas;
• Otimização do manejo dos recursos naturais, como solo e água, e dos insumos agrícolas, como fertilizantes e defensivos;
• Modelos preditivos sobre flutuações de preços, oferta e demanda, e outros movimentos de mercado.

Com esses e diversos outros avanços, basicamente o que temos hoje é a IA gerando algoritmos de alta complexidade através de LLMs (modelos de linguagem de grande escala), para identificação de padrões em praticamente todas as culturas e territórios. 

Dessa forma, chegamos ao agro 5.0 – a era do agronegócio com inteligência artificial, que alavancaram a gestão de risco e a tomada de decisão baseada em dados qualificados. E são benefícios que valem tanto para os produtores rurais, quanto para todos os demais agentes que atuam com o campo – como instituições financeiras, seguradoras, transportadoras e indústria de alimentos.

E é uma evolução que está só começando: segundo a última edição do Agtech Report (2023), a IA no agronegócio deve crescer 300% até o fim de 2024. Além disso, uma pesquisa recente da Secretaria Executiva da Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão (CBAP) revelou que a IA já está presente em 67% das propriedades agrícolas do Brasil.

Transição energética e IA

Até hoje, a maior parte dos esforços para a transição energética se concentrou em hardware – ou seja, na tecnologia de infraestrutura para a energia verde, substituindo os sistemas tradicionais. Porém, pouco se investiu em tecnologias digitais – como a inteligência artificial (IA) e o seu desdobramento de IA generativa (Gen AI).

Nas últimas duas décadas, houve um crescimento exponencial da IA servindo a todos os setores da economia. Mas especialistas apontam que existe uma lacuna na sua utilização como um facilitador essencial para a transição energética.

Segundo o WEF, a inteligência artificial é uma tecnologia digital que tem adoção mais rápida e em maior escala do que as tecnologias de hardware a serviço do setor energético. Por isso, a entidade inclusive recomenda um foco maior na criação de soluções de IA para a transição global à energia limpa – em vez de, por exemplo, direcionar a inovação às instalações de painéis solares ou parques eólicos, ou a novos componentes estruturais da cadeia.

Deep tech

A aplicação de IA na transição energética é um dos grandes exemplos de deep tech. O termo relativamente recente designa tecnologias digitais como IA, computação quântica, robótica, biotecnologia, e blockchain.

“Tecnologia profunda”, em tradução livre, diz respeito a soluções robustas que não são direcionadas a serviços para um usuário final, e sim a problemas complexos em larga escala. É o caso da IA aplicada à transição energética.

Três tendências de como a IA deve impulsionar a transição energética

1. Otimização da energia renovável

A inteligência artificial ajuda a prever a geração intermitente de fontes como solar e eólica, melhorando a capacidade de adaptação das redes elétricas e tornando-as mais resilientes. Isso permite um uso mais eficiente da energia e reduz o volumoso desperdício registrado nos modelos tradicionais.

2. Eficiência operacional e econômica

O uso de IA impulsiona a automação do setor de energia e promove a otimização da produção e da distribuição, reduzindo custos, prevenindo falhas, e aumentando a confiabilidade, a segurança e a eficiência. A inteligência artificial pode, por exemplo, ajudar a prever com maior precisão a demanda energética em determinada região, e, assim, ajustar a oferta em tempo real. Esse é um avanço crucial para setores de grande consumo energético, como indústria e transportes.

3. Transição para sistemas energéticos net zero

A IA consegue gerar um rápido crescimento da produção e do armazenamento distribuídos de energia, e de capacidades avançadas de resposta à demanda. Essas variáveis precisam ser bem orquestradas e integradas, através de redes elétricas transacionais e mais bem interligadas.

Próximos 20 anos: IA como pilar da transição energética

As próximas duas décadas serão decisivas para que os setores público e privado respondam às metas climáticas globais. Nesse contexto, a inteligência artificial consiste em uma ferramenta essencial, especialmente para setores de alto consumo de energia – como, por exemplo, o agronegócio e toda a cadeia produtiva.

Quando se fala em transição energética, não significa apenas energia elétrica, mas também à demanda por combustíveis fósseis para, no caso do agro, geração de energia de maquinário no campo, na distribuição e no beneficiamento da produção.

Como aponta a International Energy Agency (IEA), “a gestão das redes do futuro exigirá ferramentas analíticas mais poderosas, com um papel crítico para a IA”.

Estudo recente da Indigo Advisory e Latitude Intelligence aponta que a inteligência artificial já atende a mais de 50 tipos de usos no sistema de energia. E a estimativa é que o mercado de IA para o setor energético tenha já um valor de US$ 13 bilhões.

Exemplos práticos e oportunidades em IA e transição energética

Monitoramento de emissões

A IA já é aplicada para mensurar as emissões de carbono nas cadeias produtivas. Com isso, a tomada de decisão e a execução das ações de descarbonização se tornam mais assertivas. Além de ser uma medida essencial para que as empresas e governos cumpram o seu papel na transição energética, a redução das emissões é cada vez mais decisiva para o compliance no mercado internacional. Junto a isso, é uma conduta sob escrutínio crescente dos stakeholders – de consumidores mais conscientes a investidores em ESG – por produtos e serviços mais sustentáveis.

Gestão de redes inteligentes

A IA tem sido utilizada para gerenciar redes de energia inteligentes (smart grids), integrando fontes renováveis e gerando maior eficiência energética. Essa evolução tem resultado em um impacto positivo relevante para indústrias de grande porte, que dependem de um fornecimento energético constante.

Gen AI para otimizar o pricing na distribuição de energia 

A IA generativa trouxe ganhos de precisão e velocidade para o segmento da distribuição energética. O mercado de energia elétrica no Brasil é ancorado em modelos de otimização de preço (modelagem de pricing). Para isso, um processo básico consiste em extrair dados da fatura de cada cliente. Essa extração era manual e, além disso, sem uma padronização nos formatos dos documentos que contêm as informações-chave da precificação. Existem mais de 170 distribuidoras de energia no país e essas questões eram uma dor setorial. Empresas e startups brasileiras desenvolveram modelos a partir de gen AI que automatizam o processo – da extração à visualização dos dados. Isso possibilita maior velocidade, padronização e mitigação de erros nessa etapa da cadeia.

Desafios e considerações éticas

Embora a inteligência artificial seja hoje a ferramenta com o maior potencial de acelerar a transição energética, a sua implementação apresenta desafios. Um dos principais pontos de atenção diz respeito ao alto consumo de energia dos próprios sistemas de IA. Especialistas alertam que isso pode, inclusive, invalidar alguns dos ganhos obtidos em eficiência energética a partir do uso da IA.

Além disso, quando se trata de inteligência artificial, é importante ressaltar questões primordiais, como a transparência no uso de dados, e a veracidade das informações. O desenvolvimento da IA precisa ser gerido de forma que garanta a contribuição da IA para um futuro energético mais justo e sustentável.

Takeaway

A IA já está remodelando o setor de energia e tem o potencial de ser o motor decisivo para zerar as emissões de carbono insustentáveis à vida no planeta. O desenvolvimento deep tech voltado para a transição energética não apenas aumenta produtividade e reduz custos, mas contribui diretamente para o atingimento das metas climáticas globais.

Ao mesmo tempo em que já existe um avanço no uso de IA nesse sentido, especialistas indicam que o potencial segue subaproveitado. E isso revela um cenário de grandes oportunidades ainda em aberto para soluções que acelerem as respostas ao que o planeta precisa.

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