TI enfrenta mudanças climáticas

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A análise de dados e a IA estão tomando o centro dos esforços para combater as consequências das mudanças climáticas e desastres ambientais em todo o mundo.

Como o mundo celebra o Dia da Terra, é um bom momento para reconhecer o importante papel da TI em ajudar a combater ou enfrentar as mudanças climáticas. Aqui estão alguns exemplos de como as organizações estão usando a TI para projetos relacionados a questões ambientais.

Manter as cidades em ritmo acelerado com as ações climáticas

Cidades C40 sem fins lucrativos conecta prefeitos em 97 cidades em todo o mundo — representando mais de 700 milhões de pessoas e um quarto da economia global — para tomar medidas contra as mudanças climáticas. A análise de dados desempenha um papel fundamental no esforço.

“O objetivo do C40 Cities é permitir que o maior número possível de cidades desenvolva planos de ação climática e ações climáticas individuais que estejam em consonância ou excedam o Acordo climático de Paris”, diz Jared Pruzan, chefe de gestão do conhecimento da organização. “A gestão e análise de dados de qualidade é um componente fundamental no planejamento e implementação, e estamos investindo na capacidade de construção dentro da organização e de nossas cidades para tornar os dados que coletamos o mais produtivo possível.”

A estratégia de mineração e análise de dados apoia o atual plano de negócios de três anos do C40, e é supervisionada por Rachel Huxley, diretora de conhecimento e aprendizagem, e Pruzan.

A equipe de gestão de conhecimento do C40 desenvolve dashboards internos que ajudam a acompanhar o engajamento, compromissos e ações da cidade. “Essa análise em tempo real ajuda a concentrar nossos esforços em oportunidades-chave e identificar prioridades para mais atenção o mais rápido possível”, diz Pruzan.

Paralelamente, o C40 constrói e mantém um portfólio de ferramentas de análise sobre temas que são centrais para a ação climática da cidade, incluindo emissões de gases de efeito estufa, energia limpa, qualidade do ar, adaptação, edifícios e construção, transporte e mobilidade e resíduos.

“Essas ferramentas permitem que os tomadores de decisão da cidade entendam melhor os fatores e contextos que precisarão considerar à medida que tomam certas decisões”, diz Pruzan. Eles são publicados e tornados acessíveis a todas as cidades, independentemente da adesão, no Hub de Conhecimento online do C40. “Em última análise, o objetivo dessas iniciativas é complementar nosso apoio direto e serviços de rede e expandir o público de cidades capazes de se beneficiar de dados ambientais e climáticos”, diz ele.

Um componente-chave dos esforços do C40 é uma plataforma de dados e análises da Qlik. A plataforma permite que a organização rastreie indicadores críticos de desempenho (KPIs) nas cidades-membros, incluindo suas ações climáticas e outras métricas.

“Nosso servidor externo e um fluxo Qlik público nos permitem compartilhar dashboards publicamente com todos, sem que os usuários sejam obrigados a fazer login ou autenticar”, diz Pruzan. “A transparência é crucial para responsabilizar as cidades-membros pelos nossos padrões de liderança e apoiar nossa comunidade à medida que se esforçam para alcançar seus objetivos.”

A plataforma de análise está conectada com o sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) do C40 e seu data warehouse interno para puxar os dados necessários e manter os dashboards.

A plataforma também está integrada ao Google Analytics, através do conector Google Analytics, que permite que a organização puxe dados do Google Analytics do C40 Knowledge Hub diretamente para os dashboards. Isso permite que os usuários realizem uma análise mais profunda das métricas “que de outra forma não teríamos sido capazes”, diz Pruzan.

A organização também utiliza extensões Qlik GeoAnalytics que lhe permitem realizar análises geoespaciais e criar mapas para

análise. Além disso, o C40 incorpora gráficos e dashboards em sites através de iframes e mashups. “Também usamos as funcionalidades de ‘tarefas’ que nos permitem criar tarefas de atualização de dados periódicos diariamente e semanalmente e manter nossos dashboards internos”, diz Pruzan.

Monitoramento do derretimento glacial — e prevenindo catástrofes

O Peru contém cerca de 70% da massa das geleiras tropicais, e nas últimas quatro décadas viu uma perda de cerca de 54% da massa glaciar, de acordo com Christian Yarlequé, diretor da Diretoria de Gestão da Informação e do Conhecimento (DIGC) do Instituto Nacional de Pesquisa em Geleiras e Ecossistemas de Montanhas (INAIGEM). Isso se deve ao aquecimento atual gerado pelas mudanças climáticas.

Várias comunidades situadas em todo os Andes tropicais estão em risco aumentado de serem afetadas por essas mudanças glaciais, devido à repentina ocorrência de inundações causadas por avalanches e inundações de lagos glaciares, diz Yarlequé.

O INAIGEM é um instituto de pesquisa criado pelo governo peruano em 1970 para se concentrar na redução do impacto de riscos futuros, como avalanches de lagos glaciares em todo os Andes peruanos. Seu trabalho tornou-se mais crucial como resultado da atividade glacial impulsionada pelas mudanças climáticas. Quase 30% das geleiras peruanas derreteram desde 2000.

Um importante objetivo do instituto é reduzir o tempo necessário para alertar as pessoas sobre a possibilidade desses eventos potencialmente fatais. Para isso, a organização tem trabalhado com o provedor de nuvem Amazon Web Services (AWS) para implementar um sistema de monitoramento em tempo real de lagos glaciares que têm uma alta probabilidade de uma avalanche de gelo glaciar que poderia impactar a população local.

Especificamente, nos últimos anos, o INAIGEM vem desenvolvendo sistemas de alerta e monitoramento precoces, a fim de informar a população sobre os perigos desses eventos.

O primeiro sistema de monitoramento em tempo real foi instalado no sistema criosférico do Lago Palcacocha em 2017. Atualmente, o lago possui cerca de 16 milhões de metros cúbicos de água, alimentado pelo escoamento derretido dos corpos das geleiras ao seu redor. Este sistema de monitoramento usa um conjunto de antenas de telecomunicação para transferir dados em tempo real, já que vídeos de alta definição registram o lago, a paisagem das geleiras e dados climáticos de uma estação meteorológica automática.

Os dados registrados estão sendo analisados para gerar uma nova detecção de avalanche em tempo real usando aprendizado de máquina e IA. “Esses tipos de ferramentas nos ajudam a otimizar a detecção precoce de avalanches” e quantificar propriedades como velocidade, volume, massa, direção e impacto das geleiras, e a possibilidade de que uma avalanche possa apresentar um risco para as pessoas que vivem em descida, diz Yarlequé. Tal detecção precoce pode ajudar a salvar vidas, diz ele.

A INAIGEM está usando as instâncias da Amazon Elastic Compute Cloud para executar seus aplicativos e conta com o Amazon Simple Storage Service para armazenar e ajudar a proteger seus crescentes recursos de dados. Ele também aproveita o Amazon CloudFront para uma entrega de conteúdo altamente segura e a Formação em Nuvem da AWS para provisão rápida de recursos.

Câmeras conectadas por link de rádio registram continuamente áreas de interesse, e vídeos são armazenados na nuvem. Qualquer cientista pode acessar os vídeos de qualquer lugar do mundo, e selecionar uma peça para analisar. “Dessa forma, os cientistas não precisam mais acampar nas montanhas por dias ou semanas perto da geleira para obter os dados”, diz Yarlequé. “A tecnologia aproxima os cientistas de seu objetivo de estudo e eles podem coletar dados a quilômetros de distância.”

InaiGEM, DICG e o departamento de TI do instituto também estão trabalhando em uma plataforma que permite aos cientistas analisar a dinâmica das geleiras, ver como eles se comportam ao longo do tempo para entender que horas as avalanches são mais propensas a ocorrer, em que meses e em que taxa, por exemplo.

“Essa análise da dinâmica glacial é extremamente útil porque nos permite entender melhor a situação na área e evitar um desastre”, diz Yarlequé. “Desenvolvemos alguns algoritmos de inteligência artificial para detectar movimentos e certos limiares de mudanças.”

A INAIGEM está trabalhando com a AWS para permitir que qualquer pessoa veja o vídeo das áreas de vigilância a partir de um celular em tempo real; e acessar qualquer parte dos vídeos gravados de onde quer que estejam. Eles também estão trabalhando em um sistema de notificação que alertaria os assinantes do serviço sempre que houver uma avalanche.

Salvando tartarugas marinhas

Pesquisadores da Texas A&M University-Corpus Christi (TAMUCC) estão usando análise de dados e aprendizado de máquina para entender melhor como as mudanças climáticas estão afetando as populações locais de tartarugas marinhas. Eles também estão usando os dados para construir ferramentas preditivas para ajudar a resposta a eventos extremos e mitigar seu impacto em espécies ameaçadas e ameaçadas.

O programa foi iniciado em meados dos anos 2000 por um grupo que inclui o Instituto TAMUCC Conrad Blucher, a Coastal Conservation Association, Texas Parks and Wildlife, e a Gulf Intracoastal Canal Association. A Divisão Nacional de Ciência e Recuperação de Tartarugas Marinhas da Ilha do Padre também desempenha um papel fundamental no esforço, e muitas outras agências, organizações sem fins lucrativos e voluntários estão envolvidos na mitigação, resgate e reabilitação da vida selvagem.

O objetivo inicial era entender melhor e mitigar o impacto dos eventos de água fria na Laguna Madre, segundo Philippe Tissot, professor associado de pesquisa da universidade. “A Laguna é um ecossistema único, uma das mais longas lagunas hipersalinas do mundo, e abriga tartarugas marinhas e muitas espécies de peixes”, diz ele.

A equipe desenvolveu um sistema para mitigar o impacto dos eventos de água fria, prevendo-os e emitindo recomendações para interrupção voluntária da navegação e das atividades, diz Tissot.

Modelos de aprendizado de máquina estavam trabalhando em fevereiro de 2021 durante um evento recorde “frio e deslumbrante”. O frio deslumbrante é um fenômeno que ocorre quando as tartarugas marinhas são expostas a água extraordinariamente fria por um longo período de tempo, causando choque, pneumonia, queimaduras e até mesmo morte.

Para avaliar com mais precisão a probabilidade dessas condições ocorrerem, a TAMUCC trabalhou com a IBM para criar previsões, traçando 100 cenários de previsão da temperatura do ar e, em seguida, ligando essas trajetórias a um modelo de temperatura da água baseado em inteligência artificial (IA) para produzir com mais precisão a probabilidade de condições de alta temperatura frias.

Ter uma ideia da faixa de possíveis temperaturas ajuda a planejar melhor os melhores e piores cenários. Com um prazo de avanço mais longo – agora 15 dias do que era anteriormente uma semana – os voluntários estão agora se mobilizando mais rapidamente para resgatar as tartarugas marinhas atordoadas e para mitigar melhor o impacto das mudanças climáticas no ecossistema.

A TAMUCC é uma colaboradora do novo Instituto de Pesquisa em IA confiável da Fundação Nacional de Ciência dos EUA, uma equipe liderada pela Universidade de Oklahoma. A equipe tem como objetivo gerar intervalos de confiança do modelo de IA, para, em última análise, ajudar a melhorar a confiança neste tipo de previsões.

“A preparação é essencial para mitigar o impacto, redirecionar a carga e [e] alertar os voluntários para resgatar potencialmente milhares de tartarugas marinhas”, diz Tissot. O evento de fevereiro de 2021 registrou um recorde de mais de 10.000 tartarugas marinhas a frio, diz ele.

Previsões de temperatura do ar e outras entradas, como medições recentes, são alimentadas em um algoritmo de aprendizado de máquina para prever o início dos eventos de tamanho frio. O sistema funcionou bem, mas são necessários tempos de previsão mais longos, particularmente para fornecer orientação para o fim dos eventos frios, diz Tissot.

A universidade, a IBM e os outros parceiros estão trabalhando no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina mais sofisticados e melhores previsões, o que ajudará as organizações envolvidas a lidar melhor com o impacto de eventos extremos, diz Tissot.

“As mudanças climáticas estão aumentando a necessidade de adaptações e nosso trabalho está fornecendo melhores ferramentas para ajudar a mitigar o impacto desses eventos e, neste caso, ajudar a salvar espécies de tartarugas marinhas ameaçadas e ameaçadas”, diz Tissot.

Limpeza de resíduos de água

O governo da Dinamarca está continuamente procurando maneiras de melhorar o meio ambiente. Por exemplo, em 2019, o Parlamento dinamarquês aprovou uma lei climática que torna o parlamento responsável pela redução das emissões de CO2 em 70% até 2030. Todas as novas leis, iniciativas e investimentos públicos precisam ser examinados por sua capacidade de ajudar a reduzir o CO2.

As ferramentas de TI são vistas como ideais para criar soluções sustentáveis que possam ajudar o país a obter seus objetivos ambientais, diz Martin Skjold Grøntved, consultor especial da Agência Dinamarquesa de Fornecimento de Dados no Ministério do Clima dinamarquês.

“Os meios digitais são usados tanto para melhorar o ambiente como [para] criar uma administração moderna, fornecendo serviço centrado no cidadão”, diz Grøntved.

A cidade de Aarhus, a segunda maior cidade da Dinamarca, fornece um bom exemplo do impacto da tecnologia. O Ministério do Clima dinamarquês criou um teste de pesquisa e desenvolvimento chamado TAPAS (testado em Aarhus para posicionamento preciso e sistemas autônomos) com o objetivo de desenvolver soluções para criar uma cidade mais habitável para atrair cidadãos, empresas e turismo.

A TAPAS atua “como um laboratório da vida real” para testar produtos como drones e robôs para ajudar a apoiar os esforços verdes, diz Grøntved. Um programa a sair do teste é o CityShark, que produziu um sistema de drones para detectar e limpar derramamentos de óleo e lixo na área portuária de Aarhus.

O drone de navegação, chamado WasteShark, percorrerá autônomamente as águas da área onde o rio Aarhus deságua no porto e recolhe resíduos sólidos como garrafas plásticas, copos de uso único, sacos plásticos, etc.

Quando não caçar resíduos sólidos, o drone será emparelhado em uma rede com um drone voador montado com uma câmera. O drone voador usa um algoritmo de detecção de óleo desenvolvido pela Universidade Técnica Dinamarquesa e sensoriamento de imagem baseado em nuvem em dados de streaming que são analisados a partir de um data warehouse fornecido pela Kinetica.

Os dados são usados para detectar até mesmo pequenas quantidades de resíduos de óleo ou gasolina na superfície da água e fornecer um local para o drone de navegação limpar. “Ao trabalhar em conjunto com o drone voador, o drone de navegação será equipado com uma unidade de skimming de petróleo que lhe permite limpar derramamentos de óleo”, diz Grøntved. Os dois drones coordenarão seus esforços em tempo real usando o testado TAPAS, comunicações 5G, Oracle Cloud e algoritmos da Kinetica.

Usando dados de alimentação de uma estação meteorológica no local através de uma plataforma local de dados abertos, o projeto CityShark quando totalmente implementado deverá se tornar próximo de totalmente autônomo e levar em consideração as condições climáticas ultra-locais ao calcular as melhores rotas para chegar aos derramamentos de óleo.

O objetivo do projeto “é desenvolver uma tecnologia viável que possa ser expandida para áreas que [têm] resíduos mais graves e cargas de poluição do que Aarhus, e desta forma ajudar a limpar os oceanos”, diz Grøntved.

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