Energia e tecnologia do futuro

Nos últimos dez anos, assistimos a avanços notáveis no campo do aprendizado profundo, resultando em conquistas surpreendentes em inteligência artificial (IA). Desde um programa que conseguiu derrotar um campeão mundial de xadrez até outro que pode determinar a forma tridimensional de proteínas. Dois fatores fundamentais têm impulsionado esses progressos: o aumento significativo nos recursos para pesquisas e as melhorias no hardware, como as unidades de processamento gráfico (GPUs) e as unidades de processamento de tensores (TPUs), que são cruciais para a execução de algoritmos de treinamento de IA.

Há um motivo de preocupação, em um cenário de discursão energética: a capacidade computacional necessária para treinar os maiores modelos cresceu exponencialmente. Um exemplo notório é o treinamento do GPT-3 em 2020, que serviu como base para o ChatGPT, e custou cerca de US$ 12 milhões. Desse custo, aproximadamente 90% foi direcionado para a infraestrutura de data center, enquanto os restantes 10% foram para alimentar o sistema com eletricidade.

Com as contínuas melhorias no hardware, a quantidade de energia necessária para treinar modelos de IA provavelmente ultrapassará o consumo energético global anual até 2030. Creio que os custos associados à infraestrutura continuarão a crescer, especialmente com os investimentos em tecnologia avançada. Isso sugere que estamos ingressando em uma era de computação altamente vinculada à energia.

Com o rápido crescimento dos modelos de IA, torna-se imperativo buscar melhorias substanciais na eficiência energética da computação. Recentemente, Alexander Conkli e Suhas Kumar, da Universidade de Stanford, publicaram um estudo na Nature Electronics destacando três desafios computacionais cruciais em termos de consumo de energia: modelagem climática em escala planetária, modelagem cerebral em tempo real e simulação evolutiva humana.

A modelagem climática em escala planetária é crucial para simular sistemas ecológicos de sustentabilidade, prever desastres naturais, analisar mudanças climáticas causadas pelo homem e criar ecossistemas autossustentáveis em escala global, o que é fundamental para a colonização interplanetária. Por outro lado, a computação semelhante ao cérebro representa um possível avanço na IA, permitindo diagnósticos neurológicos rápidos, enquanto a simulação evolutiva humana ajuda a modelar nosso futuro evolutivo, capturando interações e processos biológicos entre grupos humanos.

Com base em suposições de que os orçamentos para modelos futuros se manterão semelhantes aos atuais, os pesquisadores de Stanford estimaram que se pode resolver desafios como a modelagem climática em escala planetária por volta de 2060, alcançar modelos de modelagem cerebral detalhados por volta de 2080 e abordar simulações evolutivas humanas em menor escala até o final do século.

Eles também estimam que a realização de simulações evolutivas humanas em pequena escala no ambiente digital, alimentado por energia solar, exigiria uma cobertura de painéis solares em grande parte da Europa. Embora os desafios computacionais menores possam estar dentro do alcance do consumo global de energia em ambiente digital, o custo de energia ainda seria proibitivo para a maioria das instituições e governos.

Para enfrentar esses desafios, existem três opções principais. A primeira envolve investir em novas abordagens computacionais, como a computação baseada em memristores, que promete uma eficiência muito superior às GPUs para tarefas de IA. A segunda opção é aumentar a produção global de energia, o que tornaria viável o treinamento de modelos maiores. A terceira opção é ampliar os orçamentos de computação por meio de grandes corporações e organizações intergovernamentais, o que permitiria abordar problemas de computação que anteriormente eram considerados excessivamente dispendiosos.

Há um quarto desafio: o combate à desigualdade. Os excluídos da energia no planeta são estimados em torno de 700 milhões de pessoas – essas que não têm três refeições por dia. Quando elas entrarem no grande sistema, serão demandadas mais fontes de energia, tanto as que incentivamos o crescimento, que são as renováveis como eólica, solar ou etanol de cana de açúcar, quanto as que servem o planeta atualmente em grande escala, como o petróleo e o gás.

*Allan Kardec Duailibe Barros Filho, PhD pela Universidade de Nagoya, Japão, professor titular da UFMA, ex-diretor da ANP, membro da AMC, presidente da Gasmar.

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