Nos esforços para combater as mudanças climáticas, a eficiência energética nas residências desempenha um papel crucial. Identificar casas que desperdiçam energia é um passo fundamental na redução das emissões de gases de efeito estufa. Pesquisadores da Universidade de Cambridge desenvolveram um algoritmo de aprendizagem profunda que promete tornar mais eficiente, rápida e econômica a identificação de casas que contribuem para o desperdício de energia e as emissões prejudiciais ao meio ambiente.
Com a crise climática ganhando mais destaque, a busca por soluções se tornou imperativa. A redução das emissões de gases de efeito estufa é uma das principais metas e, dentro desse contexto, a eficiência energética das edificações é de extrema importância. Muitas residências ainda são ineficientes em termos de consumo energético, seja devido à sua idade, estrutura obsoleta ou localização desfavorável. O desperdício de energia contribui significativamente para as emissões de gases de efeito estufa, tornando essas casas um alvo crucial para a descarbonização.
No Reino Unido, por exemplo, o governo estabeleceu a meta ambiciosa de descarbonizar todas as casas até 2050. No entanto, identificar as “propriedades problemáticas” que necessitam de atenção prioritária é um desafio complexo. A falta de recursos para auditorias detalhadas torna essa tarefa ainda mais complicada. É nesse cenário desafiador que a IA surge como uma solução inovadora.
IA como aliada na identificação de residências ineficientes
O TNW mostra que os pesquisadores da Universidade de Cambridge desenvolveram um algoritmo de aprendizado profundo que foi treinado com dados de código aberto, incluindo certificados de desempenho energético e imagens de satélite. Os resultados foram surpreendentes, pois a IA conseguiu classificar casas “difíceis de descarbonizar” com uma precisão notável de 90%. Isso significa que a IA tem a capacidade de identificar residências que apresentam desafios significativos para a eletrificação e reforma, tornando-se uma ferramenta valiosa para os esforços de redução de emissões de gases de efeito estufa.
No entanto, o algoritmo não se limita a categorizar as casas. Ele pode identificar partes específicas de um edifício, como o telhado e as janelas, que estão perdendo mais calor. Além disso, consegue distinguir entre casas antigas e modernas. A capacidade de identificar esses detalhes é crucial para determinar as melhores estratégias de melhoria da eficiência energética em cada caso.
Impacto na política de descarbonização
O estudo realizado pelos pesquisadores da Universidade de Cambridge destaca a importância da IA na política de descarbonização. Os decisores políticos enfrentam o desafio de identificar e priorizar as casas que necessitam de intervenção imediata. Sem uma ferramenta como essa IA, essa tarefa se torna árdua e demorada. Dra. Ronita Bardhan, chefe do Grupo de Design Sustentável de Cambridge e coautora do estudo, observa que “os decisores políticos precisam saber quantas casas têm para descarbonizar, mas muitas vezes não têm os recursos para realizar auditorias detalhadas em cada casa. Nosso modelo pode direcioná-los para casas de alta prioridade, economizando tempo e recursos preciosos.” Isso demonstra o potencial da IA para auxiliar governos na consecução de suas metas de eficiência energética.
Estrutura com riquezas de informações
O estudo da Universidade de Cambridge é apenas o primeiro passo. Os pesquisadores, Ronita Bardhan e Maoran Sun, estão trabalhando em uma estrutura mais avançada que incorporará camadas de dados adicionais. Isso inclui informações como o uso de energia, níveis de pobreza e imagens térmicas das fachadas dos edifícios. A inclusão desses dados adicionais tem o potencial de aumentar ainda mais a precisão do modelo e fornecer insights mais detalhados.
Até o momento, as decisões de política de descarbonização têm sido baseadas em evidências limitadas, mas a IA está destinada a mudar esse cenário. A capacidade dos algoritmos de IA de extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados é um marco na solução de problemas complexos.
IA para enfrentar as mudanças climáticas
Além do contexto acadêmico, várias empresas estão aplicando a IA para enfrentar as mudanças climáticas. A Dryad Networks, sediada em Berlim, está utilizando a aprendizagem automática para acelerar a detecção de incêndios florestais. A 7Analytics, da Noruega, emprega a IA para prever inundações e minimizar os danos à infraestrutura. Essas iniciativas demonstram como a IA está se tornando uma aliada crucial na luta contra as mudanças climáticas em diferentes partes do mundo.
