A relevância da Inteligência Artificial e da Aprendizagem Automática no combate às emissões de carbono
Neste artigo refletimos sobre a Inteligência Artificial (IA) e o seu domínio cognitivo, a Aprendizagem Automática (AA), e sobre a forma como estas tecnologias podem ser o futuro no controlo dos níveis de emissões de gases com efeito de estufa no setor do transporte e logística.
Nos últimos anos, as emissões de gases com efeito de estufa (GEE) e o seu impacto negativo no clima global têm sido objeto de debate frequente. Felizmente, deram-se passos tangíveis com vista a reduzir estas emissões, como comprovam o Plano de Ação Climática 2050 alemão e o Pacto Ecológico Europeu. Foram também implementados esforços empresariais globais como o Carbon Disclosure Project (CDP), que ajuda as empresas e cidades a divulgarem o seu impacto sobre o ambiente, e outras iniciativas de base científica para reduzir as emissões de carbono das empresas.
A par destas iniciativas empresariais e governamentais, a Inteligência Artificial (IA) e o seu domínio cognitivo, a Aprendizagem Automática (AA), são cada vez mais usadas para mitigar as alterações climáticas e têm orientado o futuro dos níveis de emissões de gases com efeito de estufa para particulares e organizações. Quanto ao setor do transporte e logística, acreditamos que as ferramentas de AA podem ser particularmente úteis na tomada de decisões informadas relacionadas com as emissões de carbono.
Ao longo do tempo, a utilização de Inteligência Artificial e da Aprendizagem Automática no setor do transporte e logística tem combatido com sucesso as emissões de carbono. Seguem-se alguns exemplos:
Apoio na gestão das atividades de transporte
Em virtude da irregularidade da procura, das restrições de tempo ou de um planeamento insuficiente, cerca de 30% do transporte consiste (parcialmente) em viagens desnecessárias. Nos últimos anos, a Aprendizagem Automática tem ajudado as empresas a reduzirem a atividade de transporte e respetivas emissões através do agrupamento geográfico dos expedidores e destinos das mercadorias, além da deteção de quebras nas rotas de transporte. Esta tecnologia também possibilitou a antecipação de combinações de volumes de carga complexos, do tipo de transporte, da cobertura das rotas e das caraterísticas do serviço.
Análise de veículos e aumento da eficácia do transporte
Os algoritmos da Aprendizagem Automática também são usados nas análises preditivas dos veículos e na montagem precisa dos seus componentes, o que resulta num melhor design dos veículos, no aumento da sua funcionalidade e num transporte mais eficaz da carga. A utilização da AA na análise de veículos tem tido um impacto positivo na redução das emissões: ao aceder a um grande volume de dados sobre todos os componentes dos veículos, as empresas passam a conhecer melhor os veículos e conseguem uma condução mais eficaz, com menos desgaste e uma percentagem ainda menor de emissões.
Apoio aos veículos elétricos
A aplicação mais conhecida das ferramentas de AA na indústria do transporte e logística é, decididamente, a área dos veículos elétricos (VE), em que a deteção de objetos e padrões é muitas vezes usada para melhorar a segurança e o estilo de condução. A aplicação dos métodos de AA aos VE também é vantajosa no controlo de emissões e mitigação das alterações climáticas, uma vez que presta um apoio valioso ao processo de recarga dos VE, permitindo-lhes detetar anomalias numa fase embrionária e evitar falhas de carregamento. Por outro lado, com a capacidade de aprendizagem contínua a partir dos dados de desempenho, os métodos de AA podem tornar o processo de produção de veículos mais económico.
Segurança da carga, horas de chegada e identificação dos camiões nas instalações
Os métodos de Aprendizagem Automática são muito usados na resolução de problemas nas instalações logísticas, como a segurança da carga, as horas de chegada e a monitorização e identificação de veículos. Estas tecnologias facilitam a localização de um veículo numa determinação instalação e minimizam eventuais erros ao planear a recolha e desembarque da carga. Adicionalmente, ao recorrer a padrões de triagem e agrupamento, as ferramentas de AA fornecem estimativas melhoradas sobre a duração do transporte e a hora de chegada, reduzindo custos e melhorando o fluxo de trabalho nos estaleiros, plataformas logísticas e demais instalações. Tudo isto tem como consequência a redução de emissões neste locais.
Prevê-se que a utilização da Inteligência Artificial e da Aprendizagem Automática no setor do transporte e logística seja uma das estratégias mais sustentáveis para atingir os objetivos climáticos futuros. Embora estas tecnologias continuem a ser usadas em pequena escala no setor, elas representam a oportunidade real de reduzir as emissões de GEE. As empresas começam agora a usá-las para aumentar a capacidade de geração de dados e a eficácia das suas operações.
Fonte:
APPANION