A IA acelerará mais a extração de petróleo do que o desenvolvimento de energia verde

Pesquisadores da Microsoft usaram um modelo global de equilíbrio geral computável para analisar a IA como uma tecnologia que impulsiona a produtividade nos setores de energia fóssil e renovável. Eles descobriram que a adoção paralela de algoritmos avançados de IA poderia aumentar as emissões globais em cerca de 0,47 a 1,8 bilhão de toneladas de CO2 por ano, equivalente a 1,2 a 4,8% das emissões mundiais de energia de 2024. A razão é que os ganhos de eficiência impulsionados pela IA na extração de petróleo e gás têm um efeito econômico mais forte do que melhorias semelhantes na energia solar e eólica. A IA é usada para analisar dados geológicos, avaliar reservas, reduzir riscos de perfuração, otimizar operações e manutenção de poços, diminuindo assim os custos de produção e tornando viáveis recursos anteriormente não econômicos. A Wood Mackenzie estima que a IA poderia tornar economicamente acessíveis entre 470 bilhões e 1 trilhão de barris de petróleo adicional, enquanto o Goldman Sachs afirma que a IA poderia aumentar as reservas recuperáveis de xisto nos Estados Unidos em 8 a 20% e reduzir os custos de perfuração em cerca de 30%. Uma pesquisa da IBM mostra que 44% das empresas de petróleo e gás já usam IA na exploração, com 45% planejando adotá-la em três anos. Na energia renovável, a IA pode melhorar a previsão da atividade solar e da velocidade do vento, detectar falhas, otimizar redes elétricas e carregamento de baterias, potencialmente aumentando a produtividade em até 30% e prevenindo até 500 milhões de toneladas de CO2 anuais. No entanto, estudos mostram que a produtividade das renováveis deve aumentar de 4 a 5% para cada 1% de ganho na produtividade de petróleo e gás para compensar as emissões, e ainda existem barreiras físicas e administrativas. Os pesquisadores recomendam considerar as emissões ocultas de aplicações de IA em outros setores, que podem ser até dez vezes maiores do que as emissões diretas dos centros de dados.