Can AI Help Solve the Climate Crisis? | Sims Witherspoon | TED

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Bel Vieira Revisor: Wanderley Jesus
00:08
You may have had the experience of unboxing furniture
0
8505
3754
Você já deve ter tido a experiência de desembalar móveis
00:12
and come across instructions that go something like this:
1
12259
3420
e se deparar com instruções mais ou menos assim:
00:15
"Assemble the bookshelf according to the provided diagram."
2
15679
3378
“Monte a estante de acordo com o diagrama fornecido”.
00:19
Yes, I know what a bookshelf looks like.
3
19724
3045
Sim, eu sei como é uma estante de livros.
00:22
Probably wouldn't be reading the assembly instructions
4
22769
2544
Provavelmente não estaria lendo as instruções de montagem
00:25
if I didn't need a little more help with the process.
5
25355
3086
se eu não precisasse de um pouco mais de ajuda para isso.
00:28
Or maybe you've opened a cookbook
6
28441
1794
Ou talvez você tenha aberto um livro de receitas
00:30
with an author who thinks you're already somewhat of a chef.
7
30235
3170
de um autor que acha que você é quase um chef.
00:33
"Deglaze the pan."
8
33446
1460
“Deglaceie a panela.”
00:35
What?
9
35448
1252
Quê?
00:36
(Laughter)
10
36700
1001
(Risos)
00:37
OK, off I go on a separate search to understand whatever that means.
11
37742
4171
OK, lá vou eu procurar entender o que isso significa.
00:42
Instructions that tell you what to do and not how to do it
12
42414
4921
Instruções que dizem o que fazer e não como fazer
00:47
are pretty useless.
13
47335
1544
são bastante inúteis.
00:49
And yet, even when we're talking
14
49212
1627
No entanto, mesmo quando falamos
00:50
about something as important as climate change,
15
50881
3003
de algo tão importante quanto a mudança climática,
00:53
we hear them all the time.
16
53884
1710
nós as ouvimos o tempo todo.
00:55
“Transition to renewable energy.”
17
55927
1710
“Transição para energia renovável”.
00:57
“Electrify everything else.”
18
57679
1460
“Eletrifique todo o resto.”
00:59
“Deploy solutions that are equitable and fair.”
19
59180
2878
“Implemente soluções que sejam equitativas e justas.”
01:03
Yes, let's do all of that.
20
63310
4004
Sim, vamos fazer tudo isso.
01:07
But how?
21
67314
2252
Mas, como?
01:10
Answering how is where we understand which solutions are actually feasible,
22
70775
6257
Ao responder como é que entendemos quais soluções são realmente viáveis,
01:17
whether that be with today's infrastructure,
23
77032
2627
seja com a infraestrutura atual,
01:19
our evolving regulatory environment
24
79659
2044
nosso ambiente regulatório em evolução,
01:21
or any of the other number of dependencies and constraints
25
81703
3086
ou com quaisquer outras condições e restrições
01:24
that we have to consider.
26
84831
1752
que devemos considerar.
01:27
How we solve climate change
27
87626
1293
Como resolvemos as mudanças climáticas
01:28
also depends on our very definition of the problem.
28
88960
3253
também depende da nossa própria definição do problema.
01:32
It's a scientific challenge, a sociopolitical issue,
29
92213
3713
É um desafio científico, uma questão sociopolítica,
01:35
an economic problem and so much more.
30
95967
2670
um problema econômico e muito mais.
01:38
And how we solve it will depend on how we frame it.
31
98678
3629
E a forma de resolvê-lo dependerá de como o enquadramos.
01:43
There is no single answer.
32
103391
2002
Não há uma resposta única.
01:46
I'm a scientist,
33
106728
1293
Sou cientista,
01:48
so I approach climate change as a scientific challenge.
34
108021
3837
então abordo a mudança climática como um desafio científico.
01:52
I'm also a techno-optimist
35
112442
2127
Também sou tecno-otimista
01:54
and artificial-intelligence product manager,
36
114569
2753
e gerente de produtos de inteligência artificial,
01:57
so I also approach it as a technological one.
37
117364
2877
então também abordo isso como algo tecnológico.
02:01
When it comes to a sustainable future,
38
121952
2127
Quando se trata de um futuro sustentável,
02:04
artificial intelligence can help us do three critical things.
39
124079
3837
a inteligência artificial pode nos ajudar a fazer três coisas essenciais.
02:08
First, it can help us understand climate change
40
128333
3545
Primeiro, pode nos ajudar a entender as mudanças climáticas
02:11
and its effects on Earth's ecosystems.
41
131878
2878
e seus efeitos nos ecossistemas da Terra.
02:15
Second, it can help us optimize current systems and infrastructure,
42
135173
4379
Segundo, pode nos ajudar a otimizar os sistemas e infraestrutura atuais,
02:19
because we can't just start over from scratch today.
43
139594
3962
porque não podemos hoje simplesmente começar do zero.
02:24
And third, it can help us accelerate the breakthrough science we need,
44
144182
5047
E terceiro, pode nos ajudar a acelerar o avanço científico de que precisamos,
02:29
such as fusion as a carbon-free energy source.
45
149270
2962
como a fusão como fonte de energia livre de carbono.
02:32
Today, I'd like to talk about that second one,
46
152899
2377
Hoje, gostaria de falar da segunda,
02:35
optimizing current systems,
47
155276
1752
a otimização dos sistemas atuais,
02:37
and specifically, how we can use AI to harness a superpower
48
157070
4004
e, especificamente, de como podemos usar a IA para dominar um superpoder
02:41
we already have in this fight:
49
161074
2085
que já temos nessa luta:
02:43
wind energy.
50
163868
1127
a energia eólica.
02:46
Renewables are unquestionably a key to a sustainable future,
51
166913
3670
As energias renováveis são, sem dúvida, a chave para um futuro sustentável,
02:50
but the problem is they're unpredictable.
52
170583
3337
mas o problema é que elas são imprevisíveis.
02:53
Sometimes, the sun shines and the wind blows,
53
173920
2461
Às vezes, o sol brilha e o vento sopra,
02:56
and sometimes, it just doesn't.
54
176423
2544
e às vezes, simplesmente, não.
02:59
Now, for an electricity systems operator,
55
179509
3045
Agora, para uma operadora de sistemas de eletricidade,
03:02
who needs supply to meet demand in real time, 24-7,
56
182595
5089
que precisa de fornecimento para atender a uma demanda ininterrupta,
03:07
this is hugely problematic.
57
187726
2252
isso é extremamente problemático.
03:10
Renewables can't be 100 percent reliably scheduled.
58
190562
3587
Energias renováveis não podem ser programadas de forma 100% confiável.
03:15
Now, unfortunately, fossil-fuel plants are the opposite.
59
195066
3545
Infelizmente, os combustíveis fósseis são o oposto.
03:19
You can burn a specific amount of coal at a set time
60
199195
3754
Você pode queimar uma quantidade específica de carvão em um horário marcado
03:22
to deliver exactly the amount of electricity you want
61
202949
2836
para fornecer exatamente a quantidade de eletricidade desejada
03:25
in a predictable time window.
62
205827
1919
em um período de tempo previsível.
03:28
So ...
63
208788
1335
Então...
03:30
if you're a power systems manager
64
210165
1710
se você é gerente de um sistema de energia
03:31
whose job is to literally keep the lights on,
65
211916
3129
cujo trabalho é literalmente manter as luzes acesas,
03:35
which source are you more confident depending on?
66
215045
2627
em qual fonte você confiaria mais?
03:38
But here's one of the places where AI can come in.
67
218965
2961
Mas é aqui que a IA pode entrar.
03:41
It is a powerful tool for forecasting.
68
221926
2837
É uma ferramenta poderosa para fazer previsões.
03:45
AI systems can ingest vast amounts of historical data
69
225805
3045
Os sistemas de IA podem absorver grandes quantidades de dados históricos
03:48
and help us predict future events.
70
228892
2252
e nos ajudar a prever eventos futuros.
03:51
So, while we can't eliminate the variability of wind,
71
231853
4087
Portanto, embora não possamos eliminar a inconstância do vento,
03:55
we can use AI to more accurately predict its availability.
72
235982
4463
podemos usar a IA para prever com mais precisão sua disponibilidade.
04:01
That was my team’s “what” to do.
73
241196
2168
Esse era o “o que fazer” da minha equipe.
04:03
Use AI to accelerate the transition to renewables, like wind energy.
74
243907
4296
Usar a IA para acelerar a transição para energias renováveis, como a eólica.
04:08
The tough part was the “how” to do it.
75
248995
3629
A parte difícil era o “como” fazer isso.
04:13
First, we researched the challenge.
76
253833
2419
Primeiro, pesquisamos o desafio.
04:16
We read papers, we spoke to domain experts,
77
256294
2586
Lemos artigos, conversamos com especialistas da área,
04:18
we found out everything we could about the problem.
78
258880
3212
descobrimos tudo a respeito do problema.
04:22
Our team, which is a mix of research scientists,
79
262425
2378
Nossa equipe, que reúne cientistas pesquisadores,
04:24
engineers, a product manager, a program manager
80
264803
2544
engenheiros, um gerente de produto, um gestor de programas
04:27
and an impact analyst,
81
267347
1585
e um analista de impacto,
04:28
decided that a neural net trained on historical weather data
82
268973
3963
concluiu que uma rede neural treinada em dados meteorológicos históricos
04:32
and turbine power-production information
83
272936
2210
e informações sobre energia gerada por turbinas
04:35
would likely help us accomplish our goal.
84
275188
2127
possivelmente nos ajudaria a atingir nossa meta.
04:38
Next, we needed to find two core elements:
85
278233
4296
Em seguida, precisávamos encontrar dois elementos centrais:
04:43
data to train the system
86
283154
2211
dados para treinar o sistema
04:45
and a partner who was willing to deploy it.
87
285365
2836
e um parceiro disposto a implantá-lo.
04:49
Both of these can be major obstacles
88
289077
2669
Ambos podem ser grandes obstáculos
04:51
when it comes to deploying AI in real-world scenarios.
89
291746
3670
quando se trata de implantar IA em cenários do mundo real.
04:56
Let's start with data.
90
296584
1669
Vamos começar com os dados.
04:58
There are massive gaps in climate-critical data --
91
298795
3712
Há enormes lacunas nos dados climáticos essenciais,
05:02
not just in electricity,
92
302549
2043
não apenas na eletricidade,
05:04
but in agriculture, transportation, industry and many other sectors.
93
304592
5339
mas na agricultura, transporte, indústria e muitos outros setores.
05:10
Some of our data, we could purchase or download for free --
94
310682
3462
Alguns desses dados, poderíamos comprar ou baixar gratuitamente,
05:14
weather forecasts, for instance.
95
314144
2252
previsões do tempo, por exemplo.
05:16
But some of the data we needed was proprietary,
96
316437
4130
Mas alguns deles eram protegidos,
05:20
and this would be, like, turbine power-production information
97
320608
4171
como as informações sobre produção de energia por turbinas
05:24
and other operational data from the wind farms.
98
324821
2586
e outros dados operacionais dos parques eólicos.
05:27
Now, we needed that proprietary data so that we could train our models
99
327407
4963
Bem, precisávamos desses dados para poder treinar nossos modelos
05:32
to learn the relationship between historical weather
100
332370
3545
e entender a relação entre o histórico climático
05:35
and historical power production,
101
335915
2086
e o histórico da produção de energia,
05:38
so it could then then make predictions about future power availability
102
338042
4130
para então fazer previsões sobre a disponibilidade futura de energia
05:42
based on what data said about future weather.
103
342172
2919
com base no que diziam os dados sobre o clima futuro.
05:45
Now it's probably worth mentioning here
104
345800
1919
Acho que vale a pena mencionar aqui
05:47
that we were looking at a few years of data
105
347760
2086
que estávamos analisando alguns anos de dados
05:49
on hourly resolution,
106
349888
1167
por resolução horária, não dados históricos em um período de tempo
05:51
not historical data at a timescale
107
351097
1794
05:52
that would have massive climactic differences from present day.
108
352932
3170
que teriam grandes diferenças climáticas em relação aos dias atuais.
05:56
In addition to data,
109
356144
2169
Além dos dados,
05:58
we needed to find a partner with domain expertise
110
358313
3962
precisávamos encontrar um parceiro com domínio no assunto
06:02
and the willingness and scale to test new systems.
111
362275
3503
e vontade e escala para testar novos sistemas.
06:06
You know, surprisingly, this can be a major hurdle
112
366279
4171
Surpreendentemente, isso pode ser um grande obstáculo
06:10
when it comes to deploying AI in the real world.
113
370491
2920
quando se trata de implantar IA no mundo real.
06:13
Believe it or not, it's not every wind-farm manager
114
373453
3044
Acreditem, nem todo gerente de parques eólicos
06:16
that wants to let a bunch of AI researchers
115
376539
2002
quer ver um bando de pesquisadores de IA
06:18
test on their multimillion- or multibillion-dollar systems.
116
378583
4504
testando em seus sistemas de milhões ou bilhões de dólares.
06:23
But the thing is, in order to prove that AI works,
117
383129
3879
Mas o fato é que, para provar que a IA funciona,
06:27
we have to have deployment opportunities in the real world.
118
387050
3712
precisamos ter oportunidades de implantação no mundo real.
06:31
Luckily for us, Google was a ready and willing partner.
119
391721
3462
Felizmente para nós, o Google era um parceiro pronto e disposto.
06:35
OK, yes, DeepMind is a part of Google,
120
395225
3253
Sim, o DeepMind faz parte do Google,
06:38
but it's not a given that they would let us test on their systems.
121
398519
5047
mas não era certo que eles deixariam testar em seus sistemas.
06:44
Yet they let us test on 700 megawatts of their wind-power capacity,
122
404108
3671
Mas nos permitiram testar 700 megawatts de sua capacidade de energia eólica,
06:47
which is equivalent to a large wind farm in the United States.
123
407779
3503
o que equivale a um grande parque eólico nos Estados Unidos.
06:51
This made them an excellent proxy for external wind-farm operators.
124
411282
4505
Tornando-os um excelente substituto para operadores externos de parques eólicos.
06:56
They also lent us an expert team to advise on metrics and benchmarks
125
416246
4754
Também nos cederam especialistas para nos aconselhar sobre métricas e parâmetros
07:01
and to share the data that we needed.
126
421000
2628
e compartilhar os dados que precisávamos.
07:03
This is another critical component of AI for the real-world deployments.
127
423628
4212
Esse é outro componente essencial da IA para implantações no mundo real.
07:08
Working with a domain-expert team that can tell you what they need,
128
428258
4879
Trabalhar com especialistas no assunto, dizendo o que precisam,
como precisam que funcione,
07:13
how they need it to work,
129
433137
1418
07:14
which constraints keep the system safe,
130
434555
2545
quais restrições mantêm o sistema seguro,
07:17
what quantifiable metrics to use to measure AI performance
131
437141
4588
quais métricas mensuráveis usar para medir o desempenho da IA
07:21
and how much better that AI performance needs to be
132
441771
3629
e quão melhor esse desempenho deve ser que os sistemas anteriores
07:25
than their previous systems
133
445400
1334
07:26
to make the cost of switching over even worth it.
134
446776
2961
para que o custo da mudança compense.
07:29
And that's just to name a few.
135
449737
1752
E isso só para citar alguns.
07:32
So at this point, we have our idea,
136
452448
2837
Neste momento, temos nossa ideia,
07:35
we have our data, we have our deployment partner.
137
455326
3045
temos nossos dados, nosso parceiro de implantação.
07:38
Now, to test and deploy our system.
138
458371
3503
Agora, resta testar e implantar nosso sistema.
07:43
Improving the accuracy of electricity-supply forecast
139
463501
2795
Melhorar a precisão da previsão do fornecimento de energia
07:46
is incredibly important.
140
466337
1752
é extremamente importante.
07:48
If predictions are higher than actual generation,
141
468631
3128
Se as previsões forem maiores do que a produção real,
07:51
renewable electricity managers may not have enough supply to meet demand.
142
471801
4463
os gestores de energia renovável podem não ter oferta para atender à demanda,
o que impulsiona a compra de combustíveis fósseis intensivo em carbono
07:56
This, in turn, drives the purchase of carbon-intensive fossil fuels
143
476264
3628
07:59
to cover that gap,
144
479934
1335
para cobrir essa lacuna,
08:01
because they're largely what makes up backup generation.
145
481269
2627
porque são eles, basicamente, que compõem a geração de backup.
08:04
Now, the good news.
146
484605
2002
Agora, a boa notícia.
08:07
Our AI system performed 20 percent better than Google's existing systems.
147
487400
6298
Nosso sistema de IA desempenhou 20% melhor do que os sistemas existentes do Google.
08:13
Even better news is that Google decided to scale this technology.
148
493698
3795
Uma notícia ainda melhor é que o Google decidiu ampliar essa tecnologia.
08:17
And scaling is so important.
149
497535
3295
E a ampliação é muito importante.
08:21
We will run out of time in the climate countdown
150
501581
2711
Ficaremos sem tempo na contagem regressiva do clima
08:24
if we aren't deploying solutions that are widely applicable.
151
504292
3795
se não estivermos implantando soluções que sejam amplamente aplicáveis.
08:28
This particular solution is being developed
152
508880
2002
Essa solução específica está sendo desenvolvida
08:30
into a software product
153
510882
1251
em um produto de software
08:32
that French company Engie is among the first to pilot.
154
512133
2753
que a empresa francesa Engie é uma das primeiras a testar.
08:36
But, you know,
155
516179
2127
Porém,
08:38
it doesn't even take a major research organization to do this kind of work.
156
518348
4004
não é preciso uma grande firma de pesquisa para fazer esse tipo de trabalho.
08:42
Where we focused on AI for supply-side forecasting,
157
522393
3420
Enquanto nos concentramos na IA para previsão do lado da oferta,
08:45
a small UK-based nonprofit called Open Climate Fix
158
525855
4004
uma pequena ONG com sede no Reino Unido chamada Open Climate Fix
08:49
is focusing on AI for demand-side forecasting.
159
529859
3045
está se concentrando na IA para previsão do lado da demanda.
08:53
They found a willing partner in the UK National Grid,
160
533529
3045
Encontraram um parceiro motivado na National Grid do Reino Unido
08:56
and are currently deploying forecasts that are two times more accurate
161
536616
5005
e atualmente estão implantando previsões duas vezes mais precisas
09:01
than the UK grid's previously used systems.
162
541621
2836
do que os sistemas usados anteriormente na rede do Reino Unido.
09:05
Now, all of this is to say is that AI can help us
163
545375
4504
Bem, tudo isso quer dizer que a IA pode nos ajudar
09:09
with the transition to renewable energy,
164
549921
1960
na transição para a energia renovável,
09:11
but scientists and technologists,
165
551923
2043
mas cientistas e tecnólogos...
09:13
we're not going to be able to do that alone.
166
553966
2294
não conseguiremos fazer isso sozinhos.
09:16
We need to be working with partners and experts
167
556302
3087
Precisamos trabalhar com parceiros e especialistas
09:19
who can teach us the “how.”
168
559430
1669
que possam nos ensinar o “como”.
09:21
So for those of you interested in this space,
169
561974
4046
Portanto, para aqueles que estão interessados neste campo,
09:26
if you're a domain expert,
170
566020
2211
se você é um especialista no assunto,
09:28
please share the problems you face and the challenges that you have
171
568272
3546
compartilhe os problemas que enfrenta e os desafios que tem
09:31
so that our sector can ensure
172
571818
1960
para que nosso setor possa garantir
09:33
that AI pursuits will have impact in the real world
173
573820
3253
que as atividades de IA tenham impacto no mundo real
09:37
and not be purely academic.
174
577115
2210
e não sejam puramente acadêmicas.
09:40
Even better,
175
580118
1376
Melhor ainda,
09:41
if you want to incentivize ML researchers to work on your problems,
176
581536
3253
se quiser incentivar os pesquisadores de ML a resolverem seus problemas,
09:44
I'll let you in on a little secret:
177
584831
2335
vou contar um segredinho:
09:47
build a competition, and they will come.
178
587208
2586
crie uma competição e eles virão.
09:49
(Laughter)
179
589836
1293
(Risos)
09:51
It's true.
180
591170
1168
É verdade.
09:52
Just don't forget the datasets and metrics.
181
592338
2669
Só não esqueça os conjuntos de dados e as métricas.
09:55
If you are a data holder, where it’s safe and responsible to do so,
182
595675
7007
Se você é detentor de dados, se for seguro e responsável fazer isso,
10:02
please share data related to those challenges.
183
602682
3211
compartilhe dados relacionados a esses desafios.
10:06
If you're not sure whether the data you have is even climate-critical,
184
606436
3420
Se não tiver certeza que os seus dados climáticos são relevantes,
10:09
you can check out Climate Change AI's website,
185
609856
2460
confira o site da AI Climate Change,
10:12
where they have published a wish list of climate-critical datasets.
186
612358
4463
onde publicam uma lista de conjuntos de dados climáticos essenciais.
10:16
Access to these datasets
187
616821
1251
O acesso a esses dados
10:18
would unblock crucial research and innovation in AI for climate.
188
618114
4046
desbloquearia pesquisas e inovações cruciais em IA para o clima.
10:23
If you're a deployment partner,
189
623619
2378
Se você é um parceiro de implantação,
10:25
please, let us know who you are,
190
625997
2002
por favor, nos diga quem é,
10:28
especially if you're willing to test innovative systems.
191
628040
3254
especialmente se você estiver disposto a testar sistemas inovadores.
10:32
And for everyone who's interested in this space,
192
632753
3504
E para todos que estão interessados nesse campo,
10:36
please know you do not have to be technical to work in tech.
193
636299
4337
saibam que não precisam ser técnicos para trabalhar com tecnologia.
10:41
AI for climate action requires a variety of skill sets
194
641429
4046
A IA para ação climática requer um conjunto de várias habilidades
10:45
and a diversity of backgrounds
195
645475
1793
e uma diversidade de experiências
10:47
that, yes, includes research scientists and engineers,
196
647310
3295
que, sim, incluem cientistas pesquisadores e engenheiros,
10:50
but it also includes ethicists and policy experts,
197
650646
3629
mas também especialistas em ética e políticas públicas,
10:54
communication teams, product managers,
198
654275
2336
equipes de comunicação, gerentes de produto,
10:56
program managers and so many more folks.
199
656611
2919
gerentes de programas e muitas outras pessoas.
11:01
Now for the warning label.
200
661282
1752
Agora, um aviso.
11:04
AI is not a silver bullet.
201
664160
2002
IA não é uma solução mágica.
11:07
It will not solve all problems driving climate change.
202
667038
3044
Ela não resolverá todos as causas das mudanças climáticas.
11:10
It isn't even the right tool for many of the challenges that we face.
203
670082
3546
Nem mesmo é a ferramenta certa para muitos dos desafios que enfrentamos.
11:14
AI is also not a technology without tensions.
204
674212
3586
A IA também não é uma tecnologia sem tensões.
11:18
It needs to be deployed safely and responsibly.
205
678216
3378
Ela precisa ser implantada com segurança e responsabilidade.
11:21
Not to mention,
206
681928
1167
Assim sendo, até
11:23
until our grids are run on clean energy, AI itself will carry a carbon footprint,
207
683137
4088
nossas redes operarem com energia limpa, a própria IA terá uma pegada de carbono,
11:27
as will any energy-intensive technology we use.
208
687225
3920
assim como qualquer tecnologia intensiva em energia que usamos.
11:33
But AI can be a transformational tool in our fight against climate change --
209
693314
5422
Mas a IA pode ser uma ferramenta transformadora em nossa luta contra
11:38
it's just on all of us to wield it effectively.
210
698778
2961
as mudanças climáticas… depende de a usarmos de forma eficaz.
11:42
The “why” we need to is absolutely harrowing.
211
702865
3962
O “por quê” precisamos é absolutamente angustiante.
11:46
The “what” we can do is really exciting.
212
706869
3420
O “o quê” podemos fazer é realmente empolgante.
11:50
But it’s the “how” we can do it
213
710331
2294
Mas é o “como” podemos fazer isso
11:52
that will illuminate feasibility and help us drive impact.
214
712667
3753
que iluminará a viabilidade e nos ajudará a gerar impacto.
11:57
So, in your next climate action conversations,
215
717046
4129
Então, em suas próximas conversas sobre ação climática,
12:01
when someone presents you with an exciting "what,"
216
721175
4296
quando alguém lhes apresentar um empolgante “o quê”,
12:05
please help to advance the conversation
217
725513
2502
ajude a avançar a conversa
12:08
to the impactful "how."
218
728015
2878
para o impactante “como”.
12:10
Thank you.
219
730935
1209
Obrigada.
12:12
(Cheers and applause)
220
732186
3921
(Saudações e aplausos)
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