Big Data de pegada de carbono

 Como o Big Data pode ser usado para reduzir a pegada de carbono?

SDE, 17/03/2022 

Com o tempo, a tecnologia evoluiu, permitindo maior potência computacional e capacidade de armazenamento de dados. A melhor conectividade estimulou a geração de dados em vários setores; por exemplo, em 2017, foram produzidos mais dados do que nas 500 décadas anteriores.

Tecnologias mais avançadas para capturar e armazenar diversas atividades e mudanças ambientais também foram adicionadas ao setor ambiental. Enormes quantidades de dados ambientais podem agora ser analisadas para obter informações importantes sobre como melhorar a saúde do nosso planeta.

Um dos maiores obstáculos para a preservação da atmosfera da Terra a uma temperatura razoável é a redução das emissões de carbono. Cada vez que uma pessoa humana age neste planeta ou interage de alguma forma com o meio ambiente, uma certa quantidade de dióxido de carbono e metano, frequentemente conhecidos como gases de efeito estufa, é produzida.

Esses gases de efeito estufa prendem o calor na atmosfera da Terra, resultando em um aumento na temperatura total do planeta. Em suma, as mudanças climáticas e o aquecimento global são consequências inevitáveis ​​da atividade humana. Os dados criados pelas atividades humanas podem ser úteis para analisar nossa pegada de carbono, mas a aplicação da análise de dados – em escala global – pode ajudar na formulação de uma estratégia para reduzir as emissões de carbono nos níveis local, nacional e mundial.

Como poderíamos reduzir nossa pegada de carbono?

Para reduzir nossa pegada de carbono, podemos usar informações ou dados digitais de duas maneiras. Para começar, os dados das ações humanas serão processados ​​usando aprendizado de máquina e análise de dados para analisar a contribuição individualizada das emissões de carbono. Em segundo lugar, use tecnologias de big data para analisar dados ambientais a fim de examinar as pegadas de carbono de diferentes organizações, empresas e estados.

COMO ESSA TECNOLOGIA PODE SER USADA?

Casas inteligentes

A eficiência energética da construção, facilitada por dispositivos e sensores inteligentes, nos permite reduzir o consumo mundial. O aprendizado de máquina é um ramo popular da inteligência artificial que analisa dados para descobrir padrões. Ele analisa as atividades cotidianas das pessoas e prevê seu consumo de energia. Dependendo do perfil do usuário, pode modificar o aquecimento do aquecedor de água e a transmissão de TV, por exemplo.

Rede inteligente

Com a ajuda de vários sensores, eletrodomésticos e dispositivos – também conhecidos como Internet das Coisas – o uso de energia é rastreado no nível de casa inteligente (IoT). Esses objetos geram uma grande quantidade de dados e fornecem informações sobre como o usuário regula seu consumo de energia. Os sistemas de energia inteligentes podem regular a disponibilidade de energia enquanto garantem um fornecimento constante de eletricidade durante os horários de pico.

Comportamento do consumidor

Podemos trabalhar no comportamento do consumidor além da tecnologia. Considere o seguinte cenário: os clientes serão cobrados com base em dados em tempo real sobre o consumo de energia na área, com o horário de pico custando mais do que o resto do dia. Isso irá, inadvertidamente, levar o usuário a mudar seus hábitos de uso de energia.

Energia renovável

A análise de dados pode ajudar os produtores de energia renovável a competir de forma mais eficaz. A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina têm o potencial de melhorar a produção de energia renovável. Ele pode, por exemplo, antecipar a velocidade do vento com base em dados ambientais para determinar quanta eletricidade uma turbina eólica pode gerar. Além disso, a geração de energia hidrelétrica pode auxiliar no monitoramento do maquinário para evitar vazamentos, além de proporcionar maior controle sobre o fluxo de água nas usinas hidrelétricas.

Perfil de carbono do usuário

Algumas pessoas produzem uma quantidade significativa de carbono sem a intenção de prejudicar o meio ambiente. Eles não estão preocupados com seu impacto ambiental. A criação de perfis de dados evoluiu como uma poderosa ferramenta de personalização, com produtos e serviços adaptados à localização, gostos e outras informações pessoais do usuário. Da mesma forma, as informações coletadas sobre as atividades das pessoas podem ser usadas para melhorar o perfil e fornecer uma imagem mundial de sua pegada.

Preservação da floresta

As florestas são críticas na redução dos níveis de carbono no ecossistema, ao mesmo tempo em que reduzem a temperatura da atmosfera da Terra. Tecnologias avançadas podem auxiliar na identificação de locais que requerem iniciativas rápidas de plantio ou preservação florestal. A Microsoft contribuiu para uma pesquisa que analisa os efeitos dos furacões na saúde das florestas. Eles também empregaram imagens aéreas de alta resolução e técnicas de processamento de imagens para avaliar a condição das árvores danificadas por furacões. Esse esforço liderado pela Microsoft faz uso de métodos avançados de inteligência artificial, como aprendizado profundo (DL) e redes neurais.

O uso de petróleo, mineração de carvão, usinas nucleares e água é uma de nossas pegadas mais visíveis no planeta. Estes nos fornecem energias básicas, como gasolina, eletricidade, gás e água.

Como resultado, devemos primeiro nos concentrar em diminuir e, em seguida, empregar essas energias com sabedoria. A medição inteligente (ou outra IoT) pode ser uma das soluções para esse problema.

Interessante... mas, como é possível?

A premissa é simples: no caso da eletricidade, existem três tipos de redes: "baixa tensão", "média tensão" e "alta tensão".

Máquinas de lavar louça, geladeiras, fornos elétricos, estações de carregamento de carros e assim por diante usam baixa voltagem. Esta tensão é fornecida através de uma rede de média tensão com uma transformação de intensidade entre baixa e média.

A lógica é a mesma nas redes de média e alta tensão. As minas de carvão e as instalações de energia nuclear entram em cena assim que atingem a rede de alta tensão.

Podemos diminuir nosso consumo de redes de média e alta tensão, bem como nosso impacto de carbono, se conseguirmos regular a quantidade de eletricidade que precisamos na rede de baixa tensão.

Eu entendo o que você está dizendo, mas como podemos colocar essas ideias em prática?

Nossa receita, em nossa opinião, será a seguinte:

• Medidores inteligentes: Sem eles, será um pouco difícil... Há uma variedade de fornecedores de medidores inteligentes em todo o mundo, cada um com seu próprio conjunto de serviços.
• Plataformas e soluções de TI: claro, experiência em SQLI!

Podemos discutir uma variedade de temas com esta iguaria, incluindo:

• Gride do futuro
• Manutenção planejada com antecedência (falha, defeito...)
• Calcule a quantidade adequada de energia (eletricidade, gás, água)
• Dimensionar todas as demandas de novas residências, prédios, bairros ou cidades com maior precisão.

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Fonte:https://www.sqli.com/ch-en/insights-news/blog/how-can-big-data-be-used-reduce-carbon-footprint