Charlotte Degot: A more accurate way to calculate emissions | TED

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Transcriber: Leslie Gauthier Reviewer:
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Tradutor: Claudia Groposo Revisor: Andrea Portela
Há décadas
dizemos que deveríamos reduzir nossas emissões,
mas elas continuam aumentando.
Uma das razões-chave é que não medimos de forma exata
00:13
For decades now,
1
13080
1335
00:14
we’ve been saying we should reduce our emissions,
2
14415
2794
o impacto das nossas ações no clima.
00:17
but they’ve kept increasing.
3
17209
1585
Imagine tentar economizar dinheiro,
00:19
One of the key reasons is we don’t measure accurately
4
19253
4588
mas ao ir às compras,
nenhum item tem etiqueta de preço ...
00:23
the climate impact of our actions.
5
23841
2586
ou tentar perder peso,
00:27
Imagine trying to save money,
6
27011
2711
mas sem poder medir o tamanho das porções e as calorias.
00:29
but when you go shopping,
7
29722
1335
00:31
there is no price tag on any item ...
8
31057
3753
Você estaria fadado ao fracasso.
00:34
or trying to lose weight,
9
34810
2253
Esse nível de incerteza é parecido com o que temos
00:37
but you cannot measure the portion sizes and the calories.
10
37063
3253
em relação ao nosso impacto climático.
00:40
You would be bound to fail.
11
40733
1376
Medir emissões de gases de efeito estufa é difícil.
00:43
This level of blindness is close to the one we have
12
43277
4046
Eles não têm cor,
não têm cheiro
00:47
when it comes to our climate impact.
13
47323
1877
e são invisíveis.
00:49
Measuring greenhouse gas emissions is hard.
14
49867
2961
Não podemos colocar sensores em todos os lugares,
00:53
It has no color,
15
53704
1418
em cada prédio,
00:55
it has no smell;
16
55122
1835
cada estrada,
00:56
it’s invisible.
17
56957
1418
cada campo,
00:58
We cannot put sensors everywhere,
18
58751
3211
cada boi,
então, na maior parte do tempo,
01:01
on every building,
19
61962
2002
desistimos e não medimos.
01:03
every track,
20
63964
1460
01:05
every field,
21
65424
1335
E quando medimos,
01:06
every cow --
22
66759
2127
nos limitamos a confiar em estimativas
01:08
so most of the time,
23
68886
1293
e fatores de conversão.
01:10
we give up and we don’t measure.
24
70179
2586
Como consequência, acabamos trabalhando com estimativas altamente incompletas
01:13
And when we do measure,
25
73933
1334
01:15
we are reduced to relying on estimations
26
75267
3212
e imprecisas das nossas emissões.
01:18
and conversion factors.
27
78479
1501
01:21
The consequence is we end up working with highly incomplete
28
81148
5297
Normalmente, temos uma margem de erro de 30 a 60%.
01:26
and inaccurate estimations of our emissions.
29
86445
2753
Isso significa que objetivos e planos de ação são definidos
01:30
Often we have a margin of error of 30 to 60 percent.
30
90407
3587
com base em dados imprecisos.
01:34
This means targets and action plans are set
31
94703
5464
Se olharmos para as companhias
que relatam seu progresso sobre o clima à CDP,
01:40
based on inaccurate data.
32
100167
2086
que é uma organização sem fins lucrativos que dirige um sistema de divulgação global
01:43
If we look at the corporations
33
103087
1710
01:44
that report their progress on climate to the CDP,
34
104797
4296
de impactos ambientais,
o que vemos é impressionante:
01:49
which is a nonprofit organization that runs a global disclosure system
35
109093
4629
mais de dois terços das companhias
01:53
for environmental impacts,
36
113722
3003
não medem suas emissões corretamente,
01:56
what we see is striking:
37
116725
2753
e somente sete por cento dessas companhias
01:59
more than two-thirds of the companies
38
119478
3295
estão, de fato, reduzindo seu impacto de alguma forma.
02:02
are not accurately measuring their emissions,
39
122773
3629
02:06
and only seven percent of those companies
40
126402
4045
Você não consegue reduzir o que você não consegue medir.
02:10
are ultimately reducing their impact in some way.
41
130447
4088
É crucial que as empresas sejam capazes de medir, em todas suas atividades,
02:15
You cannot reduce what you cannot measure.
42
135661
3921
todas as fontes que aumentam ou reduzem o carbono.
02:19
It is key for corporations to be able to measure across all activities,
43
139999
6590
De certa forma,
significa ter o mesmo rigor com as medições de carbono
02:26
all sources that drive carbon up or down.
44
146589
3920
que temos com a contabilidade financeira.
02:31
In a way,
45
151218
1043
02:32
that’s just putting the same rigor to carbon measurements
46
152261
3754
Levou mais de 100 anos para termos uma contabilidade moderna e automatizada.
02:36
that we have for financial accounting.
47
156015
3211
Não temos 100 anos quando se trata de clima.
02:40
It took more than 100 years to put modern, automated financial accounting in place.
48
160769
5256
Mas é crucial que as empresas definam objetivos relevantes
02:46
We don’t have 100 years when it comes to climate.
49
166817
3629
e planos de ação eficazes.
02:51
But this is crucial for corporations to set meaningful targets
50
171238
6006
Uma das melhores ferramentas que temos
para ajudar a acelerar esta jornada é a inteligência artificial.
02:57
and successful action plans.
51
177244
1835
02:59
One of the most powerful tools we have
52
179997
3170
A inteligência artificial pode processar dados automaticamente
03:03
to help us accelerate on this journey is artificial intelligence.
53
183167
4463
a partir de diversas fontes não estruturadas,
como faturas ou dados de comportamento dos consumidores.
03:08
Artificial intelligence can process data automatically
54
188297
4630
Ela pode fazer modelagens para melhorar as estimativas de informações incompletas.
03:12
from diverse, unstructured sources
55
192927
3044
03:15
like invoices, consumer behavior data.
56
195971
2878
Pode simular e, por fim, otimizar as emissões.
03:20
It can work by modeling to better estimate the missing information.
57
200059
5380
Deixe-me compartilhar um exemplo de como isso poderia funcionar.
03:26
It can simulate and ultimately optimize emissions.
58
206815
3754
Uma empresa internacional de vinhos e aguardente:
bilhões em vendas,
centenas de marcas,
03:31
Let me share an example of how this could work.
59
211487
2377
consumidores em todo o mundo.
03:34
A wine and spirits international company:
60
214907
2878
Quando eles querem medir seu impacto,
03:37
billions of sales,
61
217785
1668
eles precisam medir em todo o conjunto de suas emissões.
03:39
hundreds of brands,
62
219453
1168
03:40
consumers across the globe.
63
220621
1710
Isso significa emissões diretas a partir das instalações,
03:43
When they want to measure their impact,
64
223249
2293
03:45
they need to measure across the entire set of their emissions.
65
225542
3879
aquisição de eletricidade,
insumos,
ativos alugados,
emissões de TI,
03:50
This means direct emissions from facilities,
66
230381
3211
viagens de negócios,
transporte,
03:53
purchased electricity,
67
233592
1919
resíduos,
vida útil dos produtos,
03:55
raw materials,
68
235511
1460
etc. etc.
03:56
leased assets,
69
236971
1126
É uma quantidade enorme de informações a ser coletadas.
03:58
IT emissions
70
238097
1501
03:59
business travel,
71
239598
1085
04:00
transportation,
72
240683
1334
A maior parte delas é inacessível para a própria empresa,
04:02
waste,
73
242017
1085
04:03
product end of life,
74
243102
1334
04:04
etcetera, etcetera.
75
244436
1377
porque vem de fora de suas atividades diretas.
04:06
That’s a huge amount of information to collect.
76
246397
2919
Por exemplo,
04:10
And most of it is actually inaccessible to the company itself
77
250025
3963
de fornecedores que ainda não são capazes de calcular suas emissões.
04:13
because it comes from outside its direct scope of activity.
78
253988
3378
Quando a equipe de sustentabilidade calcula seu impacto,
04:17
For example,
79
257908
1001
04:18
from suppliers that are not yet able to calculate their emissions either.
80
258909
4296
eles não têm escolha a não ser trabalhar com estimativas aproximadas.
04:24
So when the sustainability team calculates their impact,
81
264248
5213
Vamos examinar o vidro para garrafas.
A forma de cálculo das emissões do vidro é a seguinte:
04:29
they have no choice but to do rough estimates.
82
269461
3337
Consideram a quantidade total de vidro comprado no último ano,
04:33
Let’s examine the glass for bottles.
83
273507
2085
digamos, mil toneladas.
04:36
The way they calculate glass emissions is the following.
84
276510
3045
Isso é multiplicado por um fator de conversão,
04:40
They take the total amount of glass bought last year --
85
280514
3712
que representa a média de quilos de CO2 equivalente por tonelada de vidro,
04:44
let’s say 1,000 tons.
86
284226
1585
04:46
They multiply it by a conversion factor,
87
286687
3587
digamos, 950.
950 x 1000, dá 950.000.
04:50
which represents the average kilos of CO2 equivalent for one ton of glass --
88
290274
5881
Claro que esse valor é muito impreciso
04:56
let’s say 950.
89
296155
1751
pois não leva em conta
04:58
950 x 1000 makes 950,000.
90
298365
4171
os inúmeros fatores que afetam as emissões,
05:02
Of course this is hugely inaccurate
91
302995
2169
dificultando a definição de metas e planos de ação.
05:05
because it does not take into account
92
305164
2085
05:07
all the numerous factors that impact actual emissions,
93
307249
5005
É aqui que a equipe de sustentabilidade chama os cientistas de dados
05:12
so it’s hard to set targets and action plans.
94
312254
4129
para processar os dados detalhados sobre o tipo de vidro,
05:16
This is where the sustainability team calls data scientists
95
316884
4212
a cor do vidro,
o percentual de reciclagem,
05:21
to come in and process detailed data about the type of glass,
96
321096
5965
o país de origem do fornecedor,
o modal de transporte,
por marca,
por produto.
05:27
the color of the glass,
97
327061
1710
Eles podem simular o projeto e a cadeia de suprimento
05:28
the recycling share,
98
328771
1418
05:30
the supplier country of origin,
99
330189
2252
e integrar nos cálculos
05:32
the transportation mode,
100
332441
1543
05:33
by brand,
101
333984
1001
a importância da cor do vidro,
05:34
by product.
102
334985
1001
1,5 vezes mais emissões para uma garrafa transparente
05:36
They can simulate the design and the supply chain
103
336070
4170
versus uma garrafa verde;
05:40
and integrate in the calculation
104
340240
1877
a importância do país de origem,
05:42
the importance of the glass color --
105
342117
2336
05:44
1.5 times more emissions for a clear bottle
106
344453
3503
duas vezes a quantidade de emissões para um país versus outro país,
05:47
versus a green bottle;
107
347956
2044
dependendo da matriz energética;
05:50
the importance of the country of origin --
108
350000
2920
a importância do projeto em si,
05:52
twice the amount of emissions for one country versus another one,
109
352920
4337
para o mesmo peso total,
1,5 vezes mais emissões para um projeto versus outro projeto.
05:57
depending on the energy mix;
110
357257
2128
05:59
the importance of the design itself --
111
359385
2752
Em vez de ter uma grande média ponderada,
06:02
for the same total weight,
112
362137
1919
06:04
1.5 times more emissions for one design versus another one.
113
364056
5255
você terá um modelo que correlaciona e calcula as emissões
06:09
Instead of having one big, average number,
114
369937
3795
em nível granular.
Com esse tipo de metodologia,
06:13
you now have a model which correlates and calculates emissions
115
373732
4672
o valor das emissões normalmente é corrigido em 30 a 50%.
06:18
at a granular level.
116
378404
1418
06:20
With this type of methodology,
117
380989
1919
E mais importante,
agora a empresa pode agir
06:22
the emissions figure is typically corrected by 30 to 50 percent.
118
382908
4922
assim como podem
um: definir metas,
06:28
And more importantly,
119
388747
1502
dois: identificar iniciativas concretas,
06:30
the company can now move to action
120
390249
3336
e três,
06:33
as they can, one, set meaningful targets,
121
393585
3671
recalcular as emissões ao longo do tempo e medir seu progresso.
06:37
two, identify very concrete initiatives,
122
397256
3378
Deixem-me compartilhar outro exemplo:
06:40
and three,
123
400634
1001
cimento.
06:41
recalculate emissions over time and measure their progress.
124
401635
3253
Cimento é um emissor gigante de CO2.
Se o cimento fosse um país,
06:46
Let me share another example:
125
406098
2419
seria classificado como o terceiro maior emissor,
06:48
cement.
126
408517
1001
06:50
Cement is a massive CO2 emitter.
127
410060
2753
logo depois da China e dos Estados Unidos,
06:53
If cement were a country,
128
413981
2127
na frente da União Europeia e Índia.
06:56
it would rank as the third-largest emitter,
129
416108
3378
A maior parte das emissões vêm do processo de produção do clínquer,
06:59
right after China and the US,
130
419486
2461
07:01
in front of the European Union and India.
131
421947
2711
o ingrediente chave do cimento.
Para produzir o clínquer,
07:05
Most of the emissions come from the process of producing clinker,
132
425868
4546
você precisa manter uma temperatura de cerca de 1.400 °C.
07:10
the key ingredient in cement.
133
430414
1918
Isso requer muito combustível,
07:13
To produce clinker,
134
433000
1376
que é apenas carbono contendo materiais complexos.
07:14
you need to maintain a temperature of over 1,400 degrees Celsius.
135
434376
4755
Portanto, o segredo é produzir clínquer mais limpo e de melhor qualidade,
07:19
It requires a lot of fuel,
136
439715
2335
07:22
and it’s really just carbon containing the whole materials.
137
442050
2920
porque quanto melhor a qualidade do clínquer,
menos cimento você vai precisar produzir em última análise,
07:25
So the secret sauce is to produce cleaner and higher quality clinker,
138
445637
5464
e, portanto, menos emissões você vai gerar.
07:31
because the higher the quality of the clinker,
139
451101
2294
Produzir clínquer de alta qualidade é uma ciência complexa.
07:33
the less of it you will need to produce cement ultimately,
140
453395
3754
Isso depende de múltiplos fatores que influenciam uns aos outros.
07:37
and therefore the less emissions you will generate.
141
457149
2586
07:40
But producing high-quality clinker is a complex science.
142
460652
4171
Por exemplo, os parâmetros de processo,
como a velocidade de rotação da máquina,
07:45
It depends on multiple factors that influence each other.
143
465365
3796
quão rápido você a preenche,
o tipo de combustível que você usa,
07:49
For example, the process parameters,
144
469411
2503
as matérias-primas e sua composição química exata.
07:51
like the rotation speed of the machine,
145
471914
2502
07:54
how quickly you fill it,
146
474416
1919
Aqui é onde a inteligência artificial pode novamente ter um grande impacto.
07:56
the type of fuel you use,
147
476335
1918
07:58
the raw materials and their exact chemical composition.
148
478253
3379
As equipes operacionais estão tentando manter manualmente
08:02
This is where artificial intelligence can again have an enormous impact.
149
482674
4880
o melhor conjunto de parâmetros possível.
A IA pode ajudar medindo melhor por meio de diferentes fontes,
08:07
On-site operational teams are trying to manually maintain
150
487846
4421
como medidas diretas,
08:12
the best set of parameters possible.
151
492267
2378
balanço de massa,
etc. ...
08:15
AI can help by measuring better through different sources,
152
495020
5380
simular todas as decisões potenciais
e recomendar a melhor para os operadores.
08:20
like direct measurements,
153
500400
1585
08:21
material and mass balance,
154
501985
1252
08:23
etcetera ...
155
503237
1084
A utilização dessas técnicas no processo de produção de cimento,
08:24
simulate all the potential decisions
156
504321
3212
08:27
and recommend the optimal ones to the operators.
157
507533
3461
permite redução substancial de emissões
em questão de meses.
08:31
These techniques implemented in a cement production process
158
511662
4045
Há uma infinidade de aplicações possíveis.
08:35
enable a substantial emissions reduction
159
515707
3712
Não há empresa
08:39
in a matter of months.
160
519419
1377
ou indústria que não possa deduzir um impacto climático significativo
08:42
There is an infinity of applications possible.
161
522172
3128
com o uso da inteligência artificial.
08:46
There is no company,
162
526009
1877
08:47
no industry that cannot derive significant climate impact
163
527886
4880
Não estou dizendo que a IA vai nos salvar.
08:52
from the use of artificial intelligence.
164
532766
2252
Mas a inteligência artificial,
ao nos ajudar a medir com precisão,
08:55
I’m not saying artificial intelligence alone will save us.
165
535644
4004
simular,
e otimizar,
09:00
But artificial intelligence,
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2336
permite redução significativa de emissões
09:02
by helping us measure accurately,
167
542943
3086
de forma bastante rápida, barata e fácil.
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simulate
168
546029
1168
09:07
and optimize,
169
547197
2044
Nós não podemos perder essa oportunidade.
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enables significant emissions reduction
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3795
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in a quite fast, cheap and easy way.
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Obrigada.
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We cannot miss this opportunity.
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Thank you.
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