Introdução

Na era dos crescentes desafios ambientais, a inteligência artificial (IA) está a emergir como um poderoso aliado no combate às alterações climáticas e na proteção do ecossistema. O ano de 2025 representa um ano crucial em que as tecnologias avançadas de IA estão finalmente a passar de promessas a aplicações concretas, oferecendo soluções inovadoras para monitorizar, prever e atenuar os impactos ambientais.

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Este documento explora as principais inovações em que a IA está a revolucionar a gestão ambiental, fornecendo exemplos concretos de implementações bem sucedidas e delineando perspectivas futuras para esta sinergia entre tecnologia e sustentabilidade.

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O potencial da IA no combate às alterações climáticas

A inteligência artificial oferece ferramentas sem precedentes para enfrentar os desafios ambientais. De acordo com estudos recentes, a IA poderá ajudar a reduzir as emissões globais de gases com efeito de estufa até 10% até 2030, um valor equivalente às emissões anuais de toda a União Europeia.

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As capacidades da IA para processar grandes volumes de dados, identificar padrões complexos e gerar previsões exactas tornam-na particularmente adequada para:

• Analisar os dados climáticos e meteorológicos para prever fenómenos extremos
• Otimizar a utilização dos recursos naturais e energéticos
• Monitorização e proteção dos ecossistemas
• Facilitar a transição para uma economia circular

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Principais aplicações da IA para o ambiente em 2025

1. Monitorização avançada dos ecossistemas

Os sistemas de monitorização ambiental baseados em IA representam uma das aplicações mais promissoras. Plataformas como a Envirosensing estão a revolucionar a monitorização da desflorestação através da análise de imagens de satélite de alta resolução combinadas com algoritmos de aprendizagem automática. Estes sistemas permitem

• Acompanhar com exatidão as alterações no coberto florestal
• Identificação dos riscos de desflorestação numa fase precoce
• Automatização do processo de diligência devida para as empresas sujeitas à EUDR

Em Itália, o Ministério do Ambiente lançou um investimento de 500 milhões de euros para desenvolver um sistema de monitorização avançado e integrado que utiliza a deteção remota aeroespacial, sensores in situ e análise de IA para prever riscos hidrogeológicos e identificar crimes ambientais.

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2. Previsão e adaptação às alterações climáticas

A IA está a transformar a nossa capacidade de prever e responder às alterações climáticas:

• Modelos climáticos avançados: Os algoritmos de aprendizagem profunda estão a melhorar significativamente a precisão das previsões climáticas, identificando padrões complexos que os modelos tradicionais poderiam não detetar.
• Sistemas de alerta precoce: Plataformas como a "Sunny Lives", desenvolvida pela IBM e pela SEEDS, utilizam a IA para analisar imagens de satélite e avaliar os riscos locais de perigos naturais, atribuindo classificações de risco relativo aos edifícios.
• Simulação de cenários climáticos: a IA permite a simulação de diferentes cenários de alterações climáticas e a avaliação da eficácia de potenciais estratégias de adaptação e atenuação.

3. Otimização dos recursos energéticos

No sector da energia, a IA está a impulsionar uma transformação para sistemas mais eficientes e sustentáveis:

• Rede inteligente baseada em IA: sistemas inteligentes que equilibram a oferta e a procura de energia em tempo real, facilitando a integração das energias renováveis.
• Previsão da produção renovável: Algoritmos que melhoram a exatidão das previsões de produção de fontes eólicas e solares, reduzindo a necessidade de combustíveis fósseis de reserva.
• Eficiência energética: sistemas de gestão de energia baseados em IA que optimizam o consumo em edifícios, processos industriais e transportes.

4. Gestão agrícola sustentável

A agricultura de precisão alimentada por IA está a revolucionar o sector agrícola:

• Monitorização do estado do solo: os sensores IoT combinados com algoritmos de IA analisam a saúde do solo, incluindo o microbioma, em tempo real, permitindo intervenções direcionadas e reduzindo a utilização de fertilizantes.
• Gestão optimizada da água: sistemas de IA que determinam com precisão as necessidades de irrigação, reduzindo o desperdício de água.
• Previsão de doenças das culturas: Algoritmos que identificam potenciais doenças numa fase inicial, permitindo intervenções preventivas e reduzindo a utilização de pesticidas.

5. Deteção e gestão da poluição

A IA está a melhorar significativamente a nossa capacidade de monitorizar e gerir a poluição:

• Monitorização da qualidade do ar: as redes de sensores IoT combinadas com a IA analisam os níveis de poluentes atmosféricos nas zonas urbanas em tempo real.
• Identificação de fontes poluentes: algoritmos de visão por computador aplicados a imagens de satélite ou drones para identificar fontes ilegais de poluição.
• Otimização da gestão de resíduos: sistemas inteligentes que melhoram a separação e a reciclagem de resíduos através de robôs orientados para a IA.

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Desafios e considerações éticas

Apesar do seu potencial transformador, a aplicação da IA para fins ambientais também apresenta desafios significativos:

Pegada ambiental da IA: uma análise comparativa

A própria IA tem uma pegada ambiental que merece atenção, mas uma análise comparativa com outras tecnologias e sectores coloca o seu impacto real em perspetiva.

De acordo com dados recentes, o treino de um modelo de IA complexo como o GPT-3 consumiu cerca de 1 287 MWh e produziu cerca de 550 toneladas de CO2. Este valor pode parecer elevado, mas deve ser comparado com outros sectores:

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• Transportes: O sector dos transportes é responsável por cerca de 26% das emissões de gases com efeito de estufa em Itália. Um voo entre Nova Iorque e São Francisco, de ida e volta, 550 vezes, produziria emissões equivalentes à formação GPT-3.
• Transmissão de vídeo: Uma hora de streaming de vídeo produz, em média, entre 36 e 100 gramas de CO2, de acordo com estimativas da Agência Internacional da Energia. Tendo em conta os milhares de milhões de horas de streaming consumidas a nível mundial, o impacto cumulativo é considerável.
• Utilização quotidiana vs. formação: Um estudo recente publicado na Scientific Reports sugere que, apesar dos elevados custos energéticos da formação, a IA pode ser mais eficiente em termos energéticos do que o trabalho humano em tarefas complexas, emitindo entre 130 e 1500 vezes menos CO2 para o processamento de textos complexos.

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O papel das fontes de energia sustentáveis nos centros de dados

A alimentação dos centros de dados que albergam sistemas de IA é um desafio crucial para a sustentabilidade ambiental. Várias soluções energéticas estão a surgir como alternativas viáveis para reduzir a pegada de carbono:

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1. Energia nuclear para centros de dados

A energia nuclear está a passar por um renascimento no contexto dos centros de dados devido ao seu elevado "fator de capacidade" (capacidade de gerar energia continuamente) e às baixas emissões de CO2. De acordo com a IdTechEx, os centros de dados em 2024 reacenderam o interesse por esta fonte de energia, explorando diferentes opções:

• Pequenos Reactores Modulares (SMR): Estes reactores compactos prometem custos mais baixos e tempos de construção mais curtos do que as centrais nucleares convencionais, graças a processos de produção à escala industrial.
• Vantagens da energia nuclear: Com zero emissões de CO2 durante a produção de energia e uma elevada densidade energética, a energia nuclear pode fornecer a elevada potência exigida pelos centros de dados de IA sem as flutuações típicas das fontes renováveis, como a energia solar e eólica.

James Hart, CEO da BCS Consulting, salientou que "o crescimento exponencial da IA representa um desafio para a indústria dos centros de dados" e sublinhou a necessidade de fontes de energia estáveis e com baixas emissões, como a energia nuclear.

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2. Sistemas de Cogeração: Eficiência sem paralelo

Os sistemas de produção combinada de calor e eletricidade (CHP) são uma das soluções mais eficientes para alimentar centros de dados que alojam sistemas de IA, oferecendo vantagens significativas em relação a outras fontes de energia:

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• Maior eficiência energética: Enquanto a produção separada de eletricidade e calor tem uma eficiência global de 40-55%, os sistemas CHP podem atingir uma eficiência extraordinária de 80-90%, recuperando o calor que de outra forma se perderia e utilizando-o para outros fins.
• Redução do consumo de combustível: a CHP requer até 40% menos combustível do que a produção separada de eletricidade e calor para obter a mesma quantidade de energia útil, como mostram os dados do Departamento de Energia dos EUA.
• Redução significativa das emissões de CO2: Devido à sua maior eficiência, uma central de PCCE pode reduzir as emissões de gases com efeito de estufa até 30% em comparação com os métodos tradicionais de produção de energia.
• Aplicação ideal para centros de dados: o calor gerado pelos servidores pode ser recuperado e utilizado para aquecer os edifícios vizinhos ou outros processos industriais, criando um círculo virtuoso de eficiência energética.
• Independência e resiliência da rede: Os sistemas CHP oferecem independência energética e maior resiliência, o que é particularmente valioso para os centros de dados que exigem uma continuidade comercial garantida.
• Trigeração: Uma evolução avançada da cogeração que acrescenta a produção de energia de arrefecimento (arrefecimento) à produção de eletricidade e calor, particularmente vantajosa para os centros de dados que necessitam de sistemas de arrefecimento eficientes.

A cogeração representa uma ponte ideal entre as tecnologias de energia convencionais e renováveis, funcionando como produção distribuída semelhante à fotovoltaica, mas com a vantagem de um funcionamento contínuo e independente das condições climatéricas. Além disso, as centrais de cogeração podem utilizar uma variedade de combustíveis, incluindo o biogás e a biomassa renovável, abrindo caminho para um futuro de emissões zero.

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De acordo com um relatório da Geoside, "o aumento da eficiência do processo de produção de energia resulta em menos emissões de CO2 e de gases com efeito de estufa, reduzindo o impacto ambiental", sublinhando o papel crucial da cogeração na transição energética.

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3. Energia solar e outras energias renováveis

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As grandes empresas tecnológicas estão a investir fortemente nas energias renováveis:

• Compromissos para o futuro: De acordo com a Business Critical Services Consulting, 90 por cento da energia utilizada pelos centros de dados será renovável até 2033, tendo empresas como a Google e a Microsoft anunciado já o seu objetivo de utilizar energia sem emissões de carbono 24 horas por dia, 7 dias por semana, até 2030.
• Projectos solares dedicados: Muitas empresas de tecnologia estão a construir sistemas solares dedicados especificamente para alimentar os seus centros de dados, muitas vezes em combinação com sistemas de armazenamento de energia para garantir a continuidade.

A complementaridade destas fontes de energia é crucial: o nuclear pode fornecer a carga de base contínua, enquanto as energias renováveis, como a solar, podem cobrir os picos de procura, com sistemas de cogeração que maximizam a eficiência global.

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Além disso, a indústria da IA está a fazer progressos significativos na redução do seu impacto ambiental:

1. Melhoria da eficiência energética: os centros de dados estão constantemente a atualizar o seu equipamento para serem mais eficientes do ponto de vista energético.
2. Adoção de energias renováveis: Muitas empresas tecnológicas comprometeram-se a utilizar 100% de energias renováveis para alimentar os seus centros de dados.
3. Algoritmos mais eficientes: A investigação está a avançar para algoritmos de IA que requerem menos poder de computação para obter resultados semelhantes ou melhores.

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Precisão e fiabilidade

A qualidade dos resultados da IA depende em grande medida da qualidade dos dados de entrada. No contexto ambiental, em que os dados podem ser incompletos ou inexactos, isto representa um desafio significativo.

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Equidade e acessibilidade

Existe o risco de que as soluções baseadas na IA para o ambiente sejam principalmente acessíveis aos países e organizações com mais recursos, aumentando potencialmente o fosso tecnológico existente.

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O futuro da IA para o ambiente: rumo a uma IA responsável

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Para maximizar o potencial da IA na proteção do ambiente, é essencial adotar uma abordagem de "IA responsável" que

• Equilibrar a inovação tecnológica com a sustentabilidade ambiental
• Garantir a transparência e a responsabilização na utilização da IA
• Promover a colaboração internacional para partilhar dados, recursos e conhecimentos especializados
• Assegurar que os benefícios da IA para o ambiente sejam distribuídos de forma equitativa

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FAQ: O impacto ambiental da IA

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Será que a IA polui assim tanto como se diz?

Não, o impacto ambiental da IA é frequentemente sobrestimado nos debates públicos. Embora o treino de grandes modelos de IA exija uma quantidade significativa de energia, este impacto deve ser comparado com os benefícios que a IA pode trazer em termos de otimização energética, redução das emissões e soluções climáticas inovadoras. Um estudo realizado em 2021 pela Universidade de Bristol mostrou que muitas estimativas anteriores do impacto energético da IA foram sobrestimadas até 90 vezes.

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Porque é que o impacto ambiental da IA é tão sobrestimado no debate público?

O impacto ambiental da IA é sobrestimado devido a uma combinação de factores psicológicos, económicos e sociais. O medo do desconhecido e uma certa tecnofobia alimentam naturalmente atitudes críticas em relação a esta tecnologia emergente, enquanto o sensacionalismo dos meios de comunicação social amplifica os dados alarmistas para gerar mais envolvimento. Depois, há os interesses económicos dos sectores tradicionais que vêem a IA como uma ameaça à concorrência.

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Um elemento fundamental é o desfasamento percetivo: os centros de dados são estruturas físicas visíveis que consomem quantidades mensuráveis de energia, enquanto os benefícios ambientais produzidos pela IA (como a otimização dos transportes ou a redução dos resíduos) são difusos e menos tangíveis. Além disso, os centros de dados altamente automatizados criam relativamente poucos empregos em comparação com outras indústrias, gerando uma perceção desfavorável da relação entre o seu impacto ambiental e os benefícios socioeconómicos locais.

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Muitas vezes, atribui-se erradamente à IA um impacto que, na realidade, depende do cabaz energético utilizado, quando, na verdade, com um cabaz energético eficaz, esse impacto é drasticamente reduzido. Por último, há quase sempre uma falta de contexto comparativo: a pegada ecológica da IA raramente é comparada com a de outros sectores, como os transportes, a indústria pesada ou mesmo outras actividades digitais quotidianas (streaming de vídeo, jogos em linha), criando uma perceção distorcida da sua relevância no quadro geral das emissões globais.

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Como é que o impacto da IA se compara com outras actividades digitais quotidianas?

A pegada de carbono da IA é comparável ou inferior à de muitas actividades digitais quotidianas. Por exemplo, uma hora de transmissão de vídeo de alta definição gera cerca de 36-100 gramas de CO2, ao passo que uma única inferência de um modelo de IA pode consumir menos energia do que um ser humano a realizar a mesma tarefa. A fase de formação é mais intensiva, mas é um evento pontual em comparação com a utilização contínua.

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A utilização da IA para fins ambientais é uma contradição, tendo em conta o seu consumo de energia?

Não, não se trata de uma contradição. Embora a IA consuma energia, o seu potencial para otimizar a eficiência energética e reduzir as emissões em vários sectores (energia, transportes, indústria transformadora) pode levar a poupanças de emissões que excedem significativamente o seu impacto direto. A investigação sugere que a IA poderia ajudar a reduzir as emissões globais até 10% até 2030.

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Como podemos reduzir o impacto ambiental da IA?

Podemos reduzir o impacto ambiental da IA através de várias estratégias:

• Desenvolver algoritmos mais eficientes que exijam menos poder de computação
• Implementar hardware especializado para a IA que consuma menos energia
• Adoção de práticas de "IA verde" que equilibram o desempenho e o consumo de energia
• Promover a transparência nas empresas tecnológicas relativamente à pegada de carbono dos seus modelos de IA

‍A IA émais prejudicial para o ambiente do que os processos tradicionais que substitui?

Não, na maioria dos casos a IA é mais eficiente do que os processos tradicionais. Por exemplo, na otimização dos transportes, a IA pode reduzir as emissões até 10% através de rotas mais eficientes e de um menor congestionamento do tráfego. Na agricultura, pode reduzir a utilização de água e de fertilizantes até 30%. Estes ganhos de eficiência excedem geralmente a pegada de carbono da própria IA.

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Conclusões

A inteligência artificial é uma ferramenta poderosa e versátil na luta contra as alterações climáticas e na proteção do ambiente. Em 2025, estamos a assistir ao aparecimento de aplicações concretas que já estão a ter um impacto positivo significativo.

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Embora a IA consuma energia, o seu impacto é comparável ou inferior ao de muitas actividades digitais quotidianas e o seu potencial para reduzir as emissões noutros sectores excede em muito a sua pegada de carbono direta. É crucial comparar os custos energéticos da IA com os benefícios ambientais que pode gerar através da otimização, previsão e gestão de recursos.

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Para concretizar todo o potencial da IA neste domínio, é necessária uma abordagem equilibrada que considere não só as possibilidades tecnológicas, mas também as implicações éticas, sociais e ambientais da IA.

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O futuro da sustentabilidade ambiental dependerá cada vez mais da nossa capacidade de integrar responsavelmente a inteligência artificial nas estratégias de gestão ambiental, transformando esta tecnologia num verdadeiro aliado do planeta.

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Fontes

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21. Cummins Inc. (2021). 'As três principais vantagens da CHP'. https://www.cummins.com/it/news/2021/08/09/three-key-benefits-cogeneration