O crescimento da IA está remodelando tanto a indústria energética quanto a ciência ambiental. No setor energético, o aprendizado de máquina está sendo usado para otimizar desde previsões de energia renovável até a confiabilidade da rede.

Ao mesmo tempo, alimentar a própria IA exige uma quantidade significativa de eletricidade. Por exemplo, os centros de dados (que executam serviços de IA) já consumiram cerca de 415 TWh em 2024 – aproximadamente 1,5 % da eletricidade global – e projeta-se que esse valor mais que dobre até 2030.

Atender a essa demanda exigirá fontes diversificadas: a AIE aponta que cerca de metade da eletricidade dos novos centros de dados virá de renováveis (com gás natural, nuclear e outras fontes compondo o restante). Essa natureza dupla – a IA precisando de energia enquanto ajuda a gerenciá-la – significa que energia e tecnologia estão em uma jornada conjunta.

Aplicações da IA no Setor Energético

A IA já está transformando a forma como produzimos, distribuímos e consumimos energia. As principais aplicações incluem:

• Previsão e Integração de Renováveis: O aprendizado de máquina pode melhorar drasticamente as previsões de curto e médio prazo da produção eólica e solar. Ao analisar vastos dados meteorológicos e da rede, a IA facilita a integração de renováveis variáveis sem desperdiçar energia excedente.
  Por exemplo, um relatório da IRENA de 2019 destaca que previsões meteorológicas e de geração baseadas em IA podem reduzir os cortes na geração solar e eólica. A AIE também enfatiza que previsões baseadas em IA ajudam a equilibrar redes com geração distribuída, “reduzindo cortes e emissões” das renováveis.
  Previsões mais precisas permitem que os operadores façam melhores ofertas nos mercados de energia e despachem a geração de forma mais eficiente.
• Otimização e Resiliência da Rede: As redes elétricas modernas são complexas e frequentemente sobrecarregadas por picos de demanda. A IA ajuda detectando automaticamente falhas e gerenciando o fluxo.
  Por exemplo, sistemas baseados em IA podem identificar falhas em equipamentos mais rapidamente, reduzindo o tempo de interrupção em 30–50 %. Sensores inteligentes e algoritmos de controle também podem aumentar a capacidade efetiva das linhas de transmissão.
  A AIE projeta que ferramentas de IA podem liberar até 175 GW de capacidade extra de transmissão sem a necessidade de construir novas linhas. Em uma “rede inteligente” digitalizada, a IA aprende continuamente os padrões de carga para reduzir picos e equilibrar o fornecimento.
• Eficiência Industrial e Predial: A IA é amplamente usada para otimizar o uso de energia em fábricas, refinarias, escritórios e residências. Na indústria, a IA acelera o design e otimiza processos.
  A AIE relata que aplicar IA existente ao uso industrial de energia poderia economizar mais energia do que o consumo anual total do México. Em edifícios, a IA gerencia aquecimento, refrigeração e iluminação.
  Sistemas de controle HVAC baseados em IA, se ampliados globalmente, poderiam reduzir a demanda elétrica em cerca de 300 TWh por ano (comparável à geração anual combinada da Austrália e Nova Zelândia). No transporte e mobilidade, a IA otimiza o fluxo de tráfego e logística: uma estimativa sugere que o planejamento de rotas com IA poderia economizar tanta energia quanto o consumo anual de 120 milhões de carros, embora efeitos de retorno (como aumento do uso) precisem ser gerenciados.
• Armazenamento de Energia e Operações de Mercado: A IA é crucial para o armazenamento de energia e o design dos mercados de eletricidade. Em sistemas de baterias, a IA aprende padrões de preço e demanda para comprar/armazenar energia quando está barata e vender quando é valiosa.
  Por exemplo, o projeto da bateria Hornsdale da Tesla na Austrália usa um “autobidder” de IA que quintupla a receita em comparação com lances humanos. Nos mercados em tempo real, algoritmos de IA podem negociar energia em milissegundos para manter o equilíbrio das redes.
  A IRENA observa que esses modelos “avançados de IA” são ideais para gerenciar mercados intradiários e demanda flexível.
• Manutenção e Previsão: Além dos fluxos de energia, a IA auxilia na manutenção preditiva. Sensores em turbinas, transformadores e caldeiras alimentam modelos de IA que prevêem falhas antes que ocorram.
  Isso reduz o tempo de inatividade e prolonga a vida útil dos equipamentos. No setor de petróleo e gás, a IA já detecta vazamentos e prevê a saúde dos oleodutos. Em renováveis, a IA pode estimar quando uma turbina eólica precisa de manutenção, garantindo maior tempo de operação com menos desperdício de energia.

Juntas, essas aplicações ajudam a reduzir custos, aumentar a confiabilidade e cortar emissões. A AIE destaca que o uso da IA em todo o sistema elétrico pode reduzir diretamente as emissões operacionais – por exemplo, melhorando a eficiência das usinas ou otimizando a mistura de combustíveis – mesmo com o crescimento da demanda energética impulsionada pela IA.

Aplicações da IA na Conservação Ambiental

Fora do setor energético, a IA é uma ferramenta poderosa para o meio ambiente e a ciência climática. Ela se destaca em encontrar padrões e anomalias em grandes conjuntos de dados, sendo útil para monitoramento, modelagem e gestão:

• Modelagem Climática e Meteorológica: Grandes agências científicas estão usando IA para tornar modelos climáticos e meteorológicos mais precisos. Por exemplo, a NASA e a IBM lançaram o modelo de IA climático-meteorológico open-source Prithvi, treinado com décadas de dados históricos.
  Esse modelo pode melhorar a resolução espacial das simulações climáticas (até escalas regionais) e aprimorar previsões de curto prazo. Modelos de IA assim permitem melhores previsões de eventos climáticos extremos e tendências, informando diretamente o planejamento de adaptação.
• Monitoramento de Desmatamento e Terras: Satélites geram petabytes de imagens da Terra. A IA analisa essas imagens para monitorar florestas e uso do solo.
  Por exemplo, plataformas baseadas em IA foram usadas em mais de 30 países para mapear milhões de hectares de desmatamento e estimar o carbono armazenado nas florestas. Ao automatizar a análise de imagens, a IA fornece aos conservacionistas mapas quase em tempo real da perda de habitat e ajuda a direcionar reflorestamentos.
  Técnicas similares acompanham a expansão urbana, o derretimento de geleiras e outras mudanças na cobertura do solo que afetam carbono e biodiversidade.
• Limpeza dos Oceanos e Poluição: A IA também ajuda a mapear a poluição e orientar a limpeza. Organizações como The Ocean Cleanup usam visão computacional para detectar e mapear plásticos flutuantes em regiões oceânicas remotas.
  Ao treinar a IA com imagens de satélite e drones, criam mapas detalhados de poluição para que embarcações de limpeza possam focar em áreas de alta concentração de forma eficiente. A IA também é usada em aterros e plantas de reciclagem: o sistema de IA de uma startup escaneou bilhões de resíduos e identificou dezenas de milhares de toneladas de material reciclável que estavam sendo descartadas.
  Em ambos os casos, a IA acelera processos que antes eram feitos manualmente ou não eram realizados.
• Água e Agricultura: Na gestão da água, a IA modela previsões de secas e inundações integrando dados meteorológicos, do solo e de uso. Agricultores usam ferramentas de “agricultura de precisão” (frequentemente alimentadas por IA) para otimizar irrigação e fertilizantes, aumentando a produtividade e reduzindo o escoamento.
  Especialistas globais destacam que a IA pode acelerar a adoção da agricultura sustentável, reduzindo desperdícios e conservando recursos. (Por exemplo, sistemas de irrigação baseados em IA demonstraram economias de até 40 % no uso de água e energia.)
• Resposta a Desastres e Biodiversidade: Serviços de emergência usam IA para prever a propagação de incêndios florestais, otimizar rotas de evacuação e até coordenar a logística de socorro.
  Modelos de IA estão sendo treinados para ler imagens de satélite em busca de sinais de seca ou surtos de pragas (alerta precoce para agricultores). A conservação da vida selvagem usa IA para identificar animais em imagens de câmeras de movimento ou gravações de áudio, ajudando a proteger espécies ameaçadas.
  Um sistema de IA na África, por exemplo, aprendeu a prever padrões climáticos regionais para alertar vilarejos em Burundi, Chade e Sudão sobre inundações ou secas iminentes.

Essas aplicações mostram o amplo valor da IA: processar dados ambientais complexos em tempo real, fornecendo insights (por exemplo, sobre emissões, uso de recursos ou mudanças nos ecossistemas) que humanos sozinhos não conseguiriam manejar.
Como destaca a iniciativa IA para o Planeta da UNESCO, combinar IA com dados globais pode capacitar decisões melhores – por exemplo, criando sistemas de alerta precoce para eventos climáticos severos e elevação do nível do mar para proteger mais de três bilhões de pessoas vulneráveis.

Desafios e Considerações Éticas

Apesar de seu potencial, a IA também apresenta desafios importantes para o uso de energia e o meio ambiente:

• Consumo de Energia e Pegada de Carbono: Treinar e executar modelos de IA – especialmente grandes modelos de linguagem (LLMs) – consome muita eletricidade. A AIE alerta que centros de dados estão entre os consumidores de eletricidade que mais crescem.
  A IA generativa já consome uma carga elétrica comparável à de um país pequeno. Segundo a UNESCO, uma única solicitação a uma IA pode usar cerca de 0,34 Wh (o que representa mais de 300 GWh por ano globalmente, equivalente ao consumo anual de cerca de 3 milhões de pessoas).
  Se não controlada, a participação da IA nas emissões globais pode subir de cerca de 0,5 % hoje para 1–1,5 % até 2035. (Em comparação, aplicações finais de IA podem reduzir o CO₂ do setor energético em até 5 % até 2035 – um benefício muito maior que a pegada da IA – mas isso exige superar muitas barreiras.)
• Consumo de Recursos: Construir e resfriar centros de dados requer matérias-primas e água. Produzir um único computador para IA pode demandar centenas de quilos de minerais e metais, e os chips especializados usam elementos raros como gálio (mais de 99 % do refino de gálio ocorre na China).
  Isso contribui para o aumento de resíduos eletrônicos e impactos da mineração. Centros de dados também consomem enormes volumes de água para resfriamento – uma estimativa sugere que o resfriamento relacionado à IA poderia usar mais de seis vezes o consumo nacional de água da Dinamarca.
  Esses impactos exigem uma gestão cuidadosa do crescimento da IA.
• Efeitos de Retorno e Equidade: Ganho de eficiência com IA pode ser compensado se os usuários aumentarem o consumo (por exemplo, viagens ou uso de energia mais baratos). A AIE alerta que, sem políticas cuidadosas, o benefício líquido da IA para o clima pode ser prejudicado por efeitos de retorno.
  Além disso, a adoção da IA é desigual: poucos países e empresas atualmente têm infraestrutura e dados para aproveitar plenamente a IA. A AIE observa que o setor energético carece de expertise em IA em comparação com indústrias de tecnologia, e muitas regiões (especialmente no Sul Global) têm poucos centros de dados.
  Isso pode agravar as divisões digitais se não for enfrentado.
• Questões Éticas e de Governança: Além do carbono, a IA traz riscos sociais. A tomada de decisão automatizada em energia e meio ambiente deve ser justa e transparente.
  Privacidade (por exemplo, em medidores inteligentes), vieses em algoritmos e cibersegurança em infraestruturas críticas são preocupações sérias. Especialistas enfatizam a necessidade de normas e políticas: iniciativas da UNESCO e da ONU incentivam países a adotarem diretrizes éticas e de sustentabilidade para IA.
  Por exemplo, a recomendação de ética em IA da UNESCO (2021) inclui um capítulo sobre impacto ambiental. Marcos colaborativos e regulamentações serão essenciais para garantir que as ferramentas de IA realmente sirvam aos objetivos de sustentabilidade sem causar danos não intencionais.

Iniciativas Globais e Perspectivas Futuras

Governos e organismos internacionais estão reconhecendo o papel da IA. O Departamento de Energia dos EUA, por exemplo, lançou programas para modernizar a rede com IA.

Um relatório do DOE (2024) destaca a IA no planejamento, licenciamento e resiliência da rede, e até prevê que LLMs possam ajudar em revisões federais. De forma semelhante, a AIE publicou sua própria análise global (“Energia e IA”, 2025) para orientar formuladores de políticas.

No âmbito da ONU, a Aliança IA para o Planeta da UNESCO (com PNUD, parceiros tecnológicos e ONGs) busca priorizar e ampliar soluções de IA para as mudanças climáticas. Seus objetivos incluem identificar os principais casos de uso da IA (por exemplo, monitoramento de emissões) e conectar inovações a financiamentos e partes interessadas.

Olhando para o futuro, a influência da IA só tende a crescer. Avanços como modelos menores e mais eficientes podem reduzir drasticamente a pegada da IA. 

Ao mesmo tempo, soluções energéticas baseadas em IA (como redes renováveis inteligentes e previsões climáticas adaptativas) oferecem ferramentas para enfrentar a crise climática. Realizar esses benefícios exigirá continuidade em P&D, compartilhamento aberto de dados e políticas responsáveis.

Como observa o Fórum Econômico Mundial, a IA não é uma solução mágica – mas, com esforço colaborativo, pode ser um poderoso acelerador para a energia sustentável e a gestão ambiental.

>>> Saiba mais:

IA na Medicina e Cuidados de Saúde

IA na Agricultura Inteligente

A IA está revolucionando os sistemas energéticos e a ciência ambiental, oferecendo maior eficiência e novos insights iea.org science.nasa.gov. No entanto, seu crescimento rápido também consome energia e recursos, levantando preocupações sobre sustentabilidade unesco.org unep.org.

O impacto líquido dependerá da gestão tanto das demandas da IA quanto de seu potencial: implantar IA para reduzir emissões e proteger ecossistemas, enquanto minimiza a própria pegada ambiental da IA.

Iniciativas internacionais (AIE, UNESCO, DOE, etc.) ressaltam que políticas, inovação e cooperação global são essenciais para garantir que a IA se torne uma aliada – e não uma adversária – na luta contra as mudanças climáticas e na transição para energia limpa iea.org unesco.org.