Como a TI pode ajudar na luta contra as mudanças climáticas

Neste dia 5 de junho, dia Mundial do Meio Ambiente é um bom momento para reconhecer o importante papel da TI no combate e enfrentamento das mudanças climáticas. Aqui estão alguns exemplos de como as organizações estão usando a TI para projetos relacionados a questões ambientais.

Mantendo as cidades em ritmo com as ações climáticas

A organização sem fins lucrativos C40 Cities 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 linha com ou excedam o Acordo Climático de Paris”, diz Jared Pruzan, Chefe de Gestão do Conhecimento da organização. “O gerenciamento e data analytics de qualidade é um componente crítico no planejamento e implementação, e estamos investindo na capacitação da organização e de nossas cidades para tornar os dados que coletamos o mais produtivos possível”.

A estratégia de mineração de dados e analytics oferece suporte ao plano de negócios atual de três anos da C40 e é supervisionada por Pruzan e Rachel Huxley, Diretora de Conhecimento e Aprendizagem.

A equipe de gestão do conhecimento da C40 desenvolve painéis internos que ajudam a rastrear o engajamento, os compromissos e as ações da cidade. “Esta análise em tempo real ajuda a concentrar nossos esforços nas principais oportunidades e identificar prioridades para atenção adicional o mais cedo possível”, diz Pruzan.

Paralelamente, o C40 cria e mantém um portfólio de ferramentas de analytics sobre temas 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 precisam considerar ao tomar certas decisões”, diz Pruzan. Eles são publicados e disponibilizados para todas as cidades, independentemente da associação, no Centro de Conhecimento on-line do C40. “Em última análise, o objetivo dessas iniciativas é complementar nosso suporte direto e serviços de rede e expandir o público de cidades que podem se beneficiar dos dados ambientais e climáticos”, diz ele.

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

“Nosso servidor externo e um fluxo Qlik público nos permitem compartilhar painéis publicamente com todos, sem que os usuários sejam obrigados a fazer login ou autenticação”, diz Pruzan. “A transparência é crucial para manter as cidades-membro responsáveis ​​por nossos padrões de liderança e apoiar nossa comunidade enquanto elas se esforçam para alcançar seus objetivos”.

A plataforma de analytics está conectada ao sistema de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) Salesforce do C40 e seu data warehouse interno para extrair os dados de que precisamos e manter os painéis. A plataforma também é integrada ao Google Analytics, por meio do conector do Google Analytics, que permite à organização extrair os dados do Google Analytics do C40 Knowledge Hub diretamente para os painéis. 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 usa extensões Qlik GeoAnalytics que permitem realizar análises geoespaciais e criar mapas para análise. Além disso, o C40 incorpora gráficos e painéis em sites por meio de iframes e mashups. “Também usamos as funcionalidades de ‘tarefas’ que nos permitem criar tarefas de atualização de dados periódicas diárias e semanais e manter nossos painéis internos”, diz Pruzan.

Monitorando o derretimento glacial – e prevenindo catástrofes

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

Várias comunidades situadas ao longo dos Andes tropicais correm maior risco de serem afetadas por essas mudanças glaciais, devido à súbita ocorrência de inundações de avalanches e inundações de erupção de lagos glaciares, diz Yarlequé.

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

Um objetivo importante do instituto é reduzir o tempo necessário para alertar as pessoas sobre a possibilidade desses eventos potencialmente fatais. Para conseguir 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 alta probabilidade de uma avalanche de gelo glaciar que poderia impactar a população local.

Especificamente, nos últimos anos, o INAIGEM tem vindo a desenvolver sistemas de alerta precoce e monitorização, de forma a informar a população sobre os perigos destes eventos.

O primeiro sistema de monitoramento em tempo real foi instalado no sistema criosférico do Lago Palcacocha em 2017. O lago atualmente contém cerca de 16 milhões de metros cúbicos de água, alimentado pelo derretimento do escoamento dos corpos glaciais ao seu redor. Esse sistema de monitoramento usa um conjunto de antenas de telecomunicações para transferir dados em tempo real, já que o vídeo de alta definição registra o lago, a paisagem da geleira e os dados climáticos de uma estação meteorológica automática.

Os dados registrados estão sendo analisados ​​para gerar uma nova detecção de avalanche em tempo real usando machine learning 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 pode representar um risco para as pessoas que vivem em declive, diz Yarlequé. Essa detecção precoce pode ajudar a salvar vidas, diz ele.

O INAIGEM está usando instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud para executar seus aplicativos e conta com o Amazon Simple Storage Service para armazenar e ajudar a proteger seus recursos de dados em crescimento. Ele também aproveita o Amazon CloudFront para entrega de conteúdo altamente seguro e o AWS CloudFormation para provisionar recursos rapidamente.

Câmeras conectadas por link de rádio gravam continuamente áreas de interesse e os vídeos são armazenados na nuvem. Qualquer cientista pode acessar os vídeos de qualquer lugar do mundo e selecionar uma parte 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”.

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

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

O INAIGEM está trabalhando com a AWS para permitir que qualquer pessoa veja o vídeo das áreas de vigilância de um telefone celular em tempo real; e para 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 houvesse uma avalanche.

Salvando tartarugas marinhas

Pesquisadores da Texas A&M University – Corpus Christi (TAMUCC) estão usando data analytics e machine learning para entender melhor como as mudanças climáticas estão afetando as populações locais de tartarugas marinhas. Eles também estão usando os dados para construir ferramentas de previsão para ajudar na resposta a eventos extremos e mitigar seu impacto sobre espécies ameaçadas e em perigo de extinção.

O programa foi iniciado em meados dos anos 2000 por um grupo que inclui o TAMUCC Conrad Blucher Institute, a Coastal Conservation Association, o Texas Parks and Wildlife e a Gulf Intracoastal Canal Association. A Divisão Litoral Nacional da Ilha Padre de Ciência e Recuperação de Tartarugas Marinhas também desempenha um papel crítico 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, de acordo com Philippe Tissot, professor associado de pesquisa da universidade. “A Laguna é um ecossistema único, uma das maiores lagoas hipersalinas do mundo, e abriga tartarugas marinhas e muitas espécies de peixes”, diz ele.

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

Modelos de machine learning estiveram em funcionamento em fevereiro de 2021 durante um evento recorde de “atordoamento pelo frio”. O atordoamento a frio é um fenômeno que ocorre quando as tartarugas marinhas são expostas a água excepcionalmente fria por um longo período de tempo, causando choque, pneumonia, ulceração pelo frio e até a morte.

Para avaliar com mais precisão a probabilidade de ocorrência dessas condições, a TAMUCC trabalhou com a IBM para criar previsões, traçando 100 cenários de previsão da temperatura do ar e, em seguida, vinculando essas trajetórias com um modelo de temperatura da água baseado em IA para produzir com mais precisão a probabilidade de frio a condições de atordoamento.

Ter uma ideia da faixa de temperaturas possíveis ajuda a planejar melhor os cenários de melhor e pior caso. Com um tempo de espera mais longo previsto – agora 15 dias do que antes era uma semana – os voluntários estão agora se mobilizando mais rápido para resgatar as tartarugas marinhas atordoadas e para mitigar melhor o impacto das mudanças climáticas no ecossistema.

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

As previsões da temperatura do ar e outras entradas, como medições recentes, são alimentadas em um algoritmo de machine learning para prever o início dos eventos de atordoamento pelo frio. O sistema funcionou bem, mas são necessários prazos de previsão mais longos, principalmente para fornecer orientação para o fim dos eventos de atordoamento pelo frio, diz Tissot.

A universidade, a IBM e outros parceiros estão trabalhando no desenvolvimento de modelos de machine learning mais sofisticados e com 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, para ajudar a salvar espécies de tartarugas marinhas ameaçadas e em perigo de extinção”, diz Tissot.

Limpando o desperdício 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 do Clima 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 quanto à sua capacidade de ajudar a reduzir o CO2.

As ferramentas de TI são vistas como ideais para a criação de soluções sustentáveis ​​que podem ajudar o país a atingir seus objetivos ambientais, diz Martin Skjold Grøntved, Consultor Especial da Agência Dinamarquesa para Fornecimento de Dados no Ministério do Clima dinamarquês.

“Os meios digitais são usados ​​para melhorar o meio ambiente, mas também para criar uma administração moderna, fornecendo um serviço centrado no cidadão”, diz Grøntved.

A cidade de Aarhus, a segunda maior cidade da Dinamarca, é um bom exemplo do impacto da tecnologia. O Ministério do Clima dinamarquês criou uma bancada de pesquisa e desenvolvimento chamada TAPAS (bancada de ensaio 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 que saiu do teste é o CityShark, que produziu um sistema drone para detectar e limpar derramamentos de óleo e lixo na área do porto de Aarhus.

O drone à vela, chamado WasteShark, percorrerá autonomamente as águas na área onde o rio Aarhus desagua no porto e coletará resíduos sólidos como garrafas plásticas, copos descartáveis, sacos plásticos, etc.

Quando não estiver procurando por 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 detecção de imagem baseada em nuvem em dados de streaming que são analisados ​​a partir de um armazém de dados 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 a vela limpar. “Ao trabalhar em conjunto com o drone voador, o drone vela será equipado com uma unidade de recolhimento de óleo que permite limpar derramamentos de óleo”, diz Grøntved. Os dois drones coordenarão seus esforços em tempo real usando o teste TAPAS, comunicações 5G, Oracle Cloud e algoritmos da Kinetica.

Usando uma estação meteorológica no local, alimentando dados por meio de uma plataforma local de dados abertos, o projeto CityShark, quando totalmente implementado, deverá se tornar totalmente autônomo e, ainda, 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 e cargas de poluição mais graves do que Aarhus e, desta forma, ajudar a limpar os oceanos”, diz Grøntved.