As mudanças climáticas são hoje identificadas como um dos maiores desafios para o meio ambiente global e o desenvolvimento sustentável, com impactos de longo alcance tanto nos ecossistemas naturais quanto nos sistemas socioeconômicos .
Relatórios internacionais indicam que os seres humanos são a principal causa do aquecimento global, com as temperaturas médias tendo aumentado cerca de 1,1°C em comparação com os níveis pré-industriais. Desde 1980, cada década tem sido mais quente que a anterior, com as concentrações de gases de efeito estufa atingindo consistentemente níveis recordes, tornando os últimos anos alguns dos mais quentes já registrados.
O Vietnã é um dos países mais afetados pelas mudanças climáticas, enfrentando riscos simultâneos de tempestades intensas, chuvas torrenciais, enchentes repentinas, secas, elevação do nível do mar, intrusão de água salgada e erosão costeira. Os cenários nacionais mostram que, até o final do século XXI, o nível do mar poderá subir até 1 metro em cenários extremos, ameaçando seriamente os principais deltas e muitas cidades costeiras.
Estudos recentes mostram que o Vietnã perdeu uma porcentagem significativa de seu PIB devido aos impactos de desastres naturais e mudanças climáticas; sem ações decisivas, os danos podem aumentar drasticamente no futuro e comprometer o progresso rumo ao alcance dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável.
Em resposta a esses desafios, o Partido e o Estado implementaram diversas políticas e iniciativas robustas. A Estratégia Nacional de Mudanças Climáticas para 2050 visa a uma adaptação proativa e eficaz, reduzindo a vulnerabilidade, diminuindo as emissões de gases de efeito estufa e buscando emissões líquidas zero até 2050, ao mesmo tempo em que aprimora as capacidades de previsão, alerta e monitoramento climático para que estejam em pé de igualdade com os países desenvolvidos. A Resolução nº 57-NQ/TW do Politburo sobre avanços na ciência, tecnologia, inovação e transformação digital nacionais reforça ainda mais o papel da ciência e da tecnologia, incluindo a IA, como fator-chave para aumentar a adaptabilidade e a competitividade da economia.
Nesse contexto, a IA surge como uma ferramenta disruptiva, um complemento crucial aos modelos climáticos tradicionais. Anteriormente, os modelos de dinâmica climática global e regional exigiam a resolução de problemas complexos, demandando tempo computacional significativo e altos custos de infraestrutura. Agora, a IA permite tempos de simulação significativamente mais curtos, custos reduzidos e capacidades ampliadas para a construção e comparação de milhares de cenários de mudanças climáticas. Diversos sistemas de simulação climática baseados em aprendizado de máquina demonstraram a capacidade de operar muito mais rapidamente do que os modelos tradicionais, mantendo resultados comparáveis em relação às tendências e à distribuição de temperatura e precipitação.
A nova tendência é desenvolver modelos híbridos, combinando modelos de dinâmica física com modelos de aprendizado de máquina. Essa abordagem não substitui, mas complementa os modelos físicos, aproveitando tanto a sólida base científica quanto a capacidade da IA de corrigir erros e lidar com processos não lineares complexos. Dados observacionais, dados de satélite, dados de modelos e dados históricos são integrados para produzir previsões mais detalhadas e confiáveis. A IA também é usada para parametrizar processos físicos que representam "gargalos" em modelos tradicionais, como convecção, nuvens e radiação, ajudando a reduzir os custos computacionais, mantendo a base científica.
No Vietnã, o Instituto de Meteorologia, Hidrologia e Mudanças Climáticas aplicou inicialmente inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para refinar modelos e melhorar a qualidade das previsões de chuvas intensas, enchentes repentinas e eventos climáticos extremos. Simultaneamente, construiu infraestrutura digital e sistemas de computação de alto desempenho para lidar com o volume cada vez maior de dados meteorológicos e hidrológicos. Um destaque importante é o uso experimental de IA na construção de mapas de inundação devido à elevação do nível do mar, no âmbito do projeto "Atualização de Cenários de Mudanças Climáticas e Elevação do Nível do Mar para o Vietnã". Modelos de aprendizado de máquina, como Random Forest, XGBoost, LightGBM e redes neurais convolucionais, são implementados em conjuntos de dados de múltiplas fontes (topografia, solo, sensoriamento remoto, uso da terra, hidrologia) para reduzir o tempo de computação, melhorar a resolução e aumentar a confiabilidade dos mapas de inundação.
Um novo passo importante é a integração dos resultados das simulações ao sistema WebGIS, permitindo que ministérios, departamentos e localidades acessem e comparem os dados online em diferentes cenários e cronogramas, atendendo diretamente ao planejamento espacial, urbano, de infraestrutura e aos planos de adaptação às mudanças climáticas. Isso representa uma mudança significativa, passando de "mapas estáticos" para "mapas digitais dinâmicos e interativos", conectando a ciência climática a ferramentas práticas de governança.
Para além dos campos da meteorologia e da hidrologia, a IA, quando integrada à transformação digital, demonstra cada vez mais o seu papel como uma plataforma de governança sustentável e interdisciplinar.
Na gestão de recursos e na agricultura, a IA pode analisar dados climáticos, do solo e das culturas para prever rendimentos, monitorar secas, otimizar a irrigação e auxiliar os agricultores no ajuste das épocas de cultivo, variedades de plantas e insumos, reduzindo assim os riscos e aumentando a eficiência econômica.
No desenvolvimento urbano e de infraestrutura, a IA ajuda a simular os impactos de chuvas extremas, inundações, ilhas de calor urbanas e subsidência do solo, apoiando o planejamento urbano adaptativo ao clima e otimizando o transporte, a drenagem e os espaços verdes.
No campo da segurança ambiental e do planejamento de políticas, a IA pode ser integrada a plataformas digitais para quantificar o valor dos serviços ecossistêmicos, avaliar perdas e danos, analisar cenários de risco e apoiar o desenvolvimento de estratégias, planos e programas de ação para adaptação e mitigação de emissões.
Na gestão de riscos de desastres, a IA desempenha um papel crucial em sistemas de alerta precoce para múltiplos riscos, analisando dados em tempo real de redes de observação, satélites e sensores para fornecer alertas mais precoces e precisos às autoridades e ao público.
No entanto, ainda há muito a ser feito para que a IA se torne verdadeiramente uma "nova força" na governança sustentável. A infraestrutura de dados e computação do Vietnã ainda está significativamente aquém das necessidades. Dados meteorológicos, hidrológicos, de sensoriamento remoto e socioeconômicos são fragmentados, carecem de padronização e são difíceis de compartilhar, enquanto os dados abertos – uma base crucial para a IA – não foram totalmente promovidos. Os sistemas de computação de alto desempenho dedicados à modelagem climática e à IA são limitados e têm dificuldades para suportar modelos de aprendizado profundo em larga escala.
Os recursos humanos interdisciplinares que combinam meteorologia-climatologia, mudanças climáticas com ciência de dados, computação de alto desempenho e gestão de riscos são escassos e insuficientes. Muitos novos produtos de IA permanecem em fase experimental e não foram profundamente integrados aos processos operacionais e à tomada de decisões. O arcabouço legal para dados, compartilhamento, segurança e uso de IA no setor público ainda é incompleto; o mecanismo de coordenação entre o setor meteorológico-hidrológico e outros ministérios, setores e localidades ainda não é totalmente eficiente. Os recursos financeiros, especialmente para pesquisa, desenvolvimento e operação de longo prazo de sistemas de IA, ainda dependem fortemente de ajuda internacional e projetos de apoio.
Nesse contexto, o desenvolvimento e a aplicação da IA em meteorologia, hidrologia, mudanças climáticas e governança sustentável devem ser considerados uma direção estratégica, intimamente ligada à Estratégia Nacional de Mudanças Climáticas, aos compromissos de emissão zero líquida, à estratégia de desenvolvimento do setor meteorológico e hidrológico e ao programa nacional de transformação digital.
Além de investir em infraestrutura digital e computacional, o Vietnã precisa se concentrar na construção de um sistema nacional unificado de dados climáticos, integrando dados observacionais, modelos, sensoriamento remoto e dados socioeconômicos, criando uma base para o desenvolvimento de modelos de IA independentes e modelos híbridos com modelos físicos.
Simultaneamente, é preciso dar atenção à formação de recursos humanos interdisciplinares, incentivando instituições de ensino e institutos de pesquisa a incorporarem IA, big data e modelagem climática em seus programas de formação; fortalecer a cooperação internacional e participar mais ativamente de redes globais de IA e clima, tanto para acessar novos conhecimentos quanto para mobilizar recursos financeiros e tecnológicos adicionais. O aprimoramento de instituições e políticas, especialmente no que diz respeito a dados, padrões, segurança, responsabilidade e ética em aplicações de IA, é condição indispensável para o uso amplo e confiável de produtos de IA na tomada de decisões.
Na era das mudanças climáticas e da transformação digital, a IA não é apenas uma ferramenta tecnológica, mas está se tornando a "infraestrutura intangível" da governança sustentável. Se o Vietnã aproveitar a oportunidade e superar os gargalos em dados, infraestrutura, recursos humanos e instituições, poderá transformar os desafios climáticos em uma força motriz para a inovação em seu modelo de crescimento, aprimorar as capacidades de previsão, mitigar riscos e avançar de forma constante rumo ao desenvolvimento verde, inclusivo e sustentável.
Fonte: https://mst.gov.vn/bien-doi-khi-hau-va-cuoc-dua-moi-suc-manh-cua-ai-va-chuyen-doi-so-trong-quan-tri-ben-vung-197251210181319362.htm
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