Estudo avalia desenvolvimento IA em práticas sustentáveis na China no avanço da eficiência energética atraindo atenção de formuladores de políticas e pesquisadores, emergindo descobertas de como o desenvolvimento IA influencia positivamente a eficiência energética operando através da inovação verde e racionalização da estrutura industrial, especificamente, promove o desenvolvimento e implantação de tecnologias verdes ao mesmo tempo que permite alocação equilibrada e eficiente de recursos industriais enquanto a análise moderadora revela que o impacto IA na eficiência energética é amplificado em cidades com regulamentações ambientais informais comparativamente atenuado em cidades com ambientes regulatórios mais flexíveis. IA mostra-se particularmente eficaz no aumento da eficiência energética em cidades baseadas em recursos em declínio ou em processo de regeneração, relacionada às contrapartes em crescimento ou maduras cujos resultados se alinham com pesquisas existentes enfatizando impacto IA na eficiência energética e, ao comparar descobertas com outros estudos, identificam-se mecanismos pelos quais IA afeta eficiência energética e condições em que os efeitos são mais pronunciados. As descobertas contribuem à compreensão do papel IA no desenvolvimento sustentável oferecendo evidências empíricas de impacto na eficiência, ao elucidar mecanismos que ligam IA à eficiência energética a pesquisa fornece informações à formuladores de políticas e partes interessadas da indústria ressaltando importância de incorporar IA em estruturas estratégicas para promover desenvolvimento sustentável com implicações práticas particularmente salientes à China, dada escassez de energia e distribuição desigual de recursos. Considerando metas ambiciosas chinesas de atingir pico de emissões de CO₂ até 2030 e neutralidade de carbono até 2060, é imperativo aproveitar IA para aumentar eficiência energética e impulsionar transformação industrial em cidades baseadas em recurso, estratégia que facilita alcance das metas de sustentabilidade e fortalece posição chinesas como líder global em desenvolvimento sustentável e, com base nestas descobertas, surgem implicações políticas à promoção do desenvolvimento sustentável através da adoção IA. Daí, o impacto IA na eficiência energética é significativamente amplificado em cidades com regulamentações ambientais informais robustas com formuladores de políticas priorizando reforço da governança ambiental implementando regulamentações formais, aumentando conscientização pública, apoiando ONGs ambientais e cultivando cultura de sustentabilidade comunitária, além de exercer influência na eficiência energética em cidades dependentes de recursos em declínio e em regeneração investimentos direcionados em infraestrutura e aplicações IA em estágios críticos de transição apoiando reestruturação industrial buscando cultivar ambientes propícios à adoção sendo que a integração de tecnologias IA pode gerar benefícios de longo prazo incorporando práticas sustentáveis e mitigando riscos de transição futuros e, por fim, IA aprimora eficiência energética através da inovação tecnológica verde e otimização da estrutura industrial com formuladores de políticas e líderes da indústria alavancando IA para impulsionar inovação e otimizar operações industriais promovendo sustentabilidade e liberando o potencial da transformação pela IA.
O dilema da previsão do tempo leva países se concentrarem em melhorar a precisão da previsão, eficiência e o tratamento de condições climáticas extremas através de arquiteturas avançadas de aprendizado de máquina com países avançando no campo da previsão do tempo IA em que sistemas utilizam arquiteturas de aprendizado de máquina de ponta à medida que revoluciona aspectos do cotidiano, a previsão precisa do tempo local está em pauta com Laboratório de Sistemas Globais, GSL, da Administração Oceânica e Atmosférica Nacional, NOAA, nos EUA preparando sistema regional de previsão do tempo, o HRRR-Cast. Tal sistema inovador, alimentado por IA, fornece previsões no intervalo de 1 a 6 horas, precisas e oportunas, essenciais à eventos climáticos localizados e o primeiro do gênero desenvolvido pela NOAA, o HRRR-Cast representa passo na integração IA à modelagem ambiental desenvolvido como contrapartida em dados ao renomado modelo de Atualização Rápida de Alta Resolução, HRRR, da NOAA, o HRRR-Cast busca manter precisão de previsão comparável ao mesmo tempo que fornece resultados mais rápidos e à custos computacionais mais baixos, desenvolvido no âmbito do Projeto EAGLE, Sistema Experimental de Previsão Global e de Área Limitada por IA da NOAA, ao utilizar dados de 3 anos gerado pelo modelo HRRR baseado em física, o sistema IA aprende aprimorar técnicas de previsão. O HRRR-Cast apresenta capacidade de produzir previsões conjuntas usando métodos IA como técnicas de difusão gerando cenários de previsão, auxiliando previsões à eventos climáticos severos cujos testes iniciais mostram resultados promissores na captura da dinâmica de mudanças nos padrões climáticos, crucial á alertas oportunos, embora o HRRR-Cast mostre poder IA, pesquisadores enfatizam que não pretende substituir os modelos tradicionais baseados em física, sendo o objetivo a abordagem híbrida combinando eficiência computacional IA com confiabilidade de simulações baseadas na física potencialmente transformando o futuro da previsão do tempo. Outro exemplo proeminente é o GraphCast desenvolvido pelo Google DeepMind no Reino Unido utilizando Redes Neurais de Grafos, GNNs, treinado com dados de reanálise ERA5 do ECMWF produz previsões globais com até 10 dias de antecedência com resolução de 25 km, oferece maior precisão que os modelos tradicionais de previsão numérica do tempo, NWP, como o Sistema Integrado de Previsão, IFS, do ECMWF, executado mais rapidamente, concluindo previsões em minutos em um único TPU sendo que o Projeto EAGLE da NOAA se baseia no GraphCast ajustando-o com dados operacionais e melhorando aplicabilidade prática. Vale ainda lembrança do Pangu-Weather da Huawei, iniciativa chinesa que utiliza arquitetura de transformador 3D específica à Terra para previsões de até 7 dias se destacando na previsão de trajetórias de ciclones tropicais e eventos extremos com alta resolução e eficiência, sendo que a NOAA testou o Pangu-Weather usando sistemas de dados globais demonstrando potencial como alternativa competitiva que equilibra velocidade computacional com precisão. Por fim, o FourCastNet da NVIDIA, EUA, adota modelo de transformador de visão à previsões de alta resolução de até 7 dias, projetado para escalabilidade de GPU, suporta previsões globais e regionais experimentais oferecendo versatilidade semelhante ao HRRR-Cast.
Moral da Nota: a Índia não testemunha aumento de temperatura como outros países, no entanto parece má notícia, pois a temperatura da região aumentou 0,09°C por década nos últimos 40 anos, menor que a média global de 0,30°C por década e abaixo dos 0,23°C registrados para regiões em latitudes semelhantes, cujas razões mostram que o aquecimento do sul da Ásia é mais lento devido à forte poluição por aerossóis, que os sulfatos e o carbono orgânico bloqueiam a luz solar escondendo o verdadeiro aquecimento do efeito estufa, que o aquecimento mais rápido e eventos extremos podem ocorrer até 2050, com a queda da poluição, daí, enquanto partes do mundo experimentam aumentos imprevisíveis na temperatura da superfície a massa terrestre do sul da Ásia, o subcontinente indiano, se aquece a ritmo mais lento. Dados mostram que considerando que a área tem uma das maiores densidades populacionais do mundo e visto reduções na cobertura vegetal que normalmente amortece o aquecimento, o aumento lento da temperatura parece incomum, portanto, é importante compreender as causas por trás desse fenômeno na Índia e áreas vizinhas pois não há dúvidas que a Índia, especialmente a Planície Indo-Gangética que se estende de Punjab e Haryana até Bangladesh está entre as regiões mais poluídas do mundo. Gases efeito estufa, GEE, como o CO2, com tempos de vida na atmosfera variando de séculos a milênios e com esforços globais levando a reduções nas emissões de GEE, a Diretora Executiva do Centro de Ciência e Meio Ambiente, CSE, esclarece que as “fontes de aerossóis e gases efeito estufa são as mesmas embora países ocidentais e outros tenham reduzido agressivamente ambos, os níveis de aerossóis não caíram de forma semelhante em países do Sul da Ásia como Índia, Paquistão e Bangladesh, nesses países, a poluição da geração de energia a carvão e indústria permanece alta.” Tendências de temperatura no Sul da Ásia com o mapa de calor Berkeley Earth de 2024 mostram anomalias na temperatura global, destacando os aerossóis de resfriamento, como os sulfatos, no mascaramento do aquecimento com poluentes em aerossóis incluindo partículas como PM10 e PM2,5 que representam riscos à saúde e sujeitos a políticas governamentais de redução, além das partículas, os aerossóis incluem sulfatos, nitratos, gases fluorados e metano na atmosfera sendo que os sulfatos, um dos componentes dos aerossóis, têm poder reflexivo semelhante ao de um espelho dispersando a luz solar na atmosfera superior e reduzindo o aquecimento da superfície da Terra. O “efeito de mascaramento” significa que os sulfatos refletem a luz solar e aumentam a refletividade das nuvens, ocultando extensão do aumento de temperatura induzido pelos gases efeito estufa, com o mapa de calor de 2024 mostrando anomalia de temperatura do Sul da Ásia em 1-2°C acima da linha de base de 1951-1980, menos grave que anomalias de 4-6°C no Ártico ou 2-4°C no norte da Europa, enquanto os sulfatos espalham a radiação solar incidente de volta ao espaço e reduzem a luz solar que chega à superfície servindo como núcleos de condensação aumentando o número de gotículas de nuvens tornando-as mais brilhantes e refletivas. A região do Sul da Ásia, norte da Índia, Paquistão e Bangladesh é ponto crítico global à poluição do ar, com níveis de sulfato superiores a 20 g/m² anualmente em cidades como Nova Delhi, com o detalhe que, os sulfatos não são os únicos que mascaram temperaturas, o carbono orgânico, CO, da queima de biomassa, incêndios florestais, queimadas agrícolas e da combustão de combustíveis fósseis, chamado de carbono marrom, dispersam luz solar e resfriam a atmosfera. Para concluir, projeções sugerem que, até 2050, cenário de emissões moderadas, SSP2-4.5, com o Sul da Ásia podendo sofrer aquecimento de 1,5 º C - 2°C acima dos níveis pré-industriais impulsionado por CO e óxidos de nitrogênio, embora reduções de metano por exemplo, por meio de melhor gestão de resíduos possam desacelerar o aquecimento a curto prazo, a longa vida útil atmosférica do CO2 significa que seus efeitos persistirão por séculos aumentando riscos como estresse por calor com temperaturas chegando a 35°C além de inundações como visto recentemente em estados indianos.