IA para cidades inteligentes
Nos últimos 70 anos, a IA tem sido um domínio em rápido crescimento e está a ser aplicada hoje em dia numa vasta gama de aplicações. A inteligência artificial (IA) desempenha um papel crucial no reforço das iniciativas de cidades inteligentes, oferecendo numerosos benefícios, como uma melhor distribuição de água, uma gestão eficiente da energia, um melhor tratamento dos resíduos e a redução dos engarrafamentos, do ruído e da poluição. Os principais esforços no desenvolvimento de cidades inteligentes têm-se centrado na geração de dados e na aquisição de novos conhecimentos sobre a natureza intrincada e dinâmica dos ambientes urbanos. (H.M.K.K.M.B. & Mittal, 2022). Desde 2008, as cidades têm vindo a incorporar a inteligência artificial (IA) para melhorar os processos de tomada de decisão e contribuir para a realização dos Objectivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). (Ingwersen & Serrano-López, 2018) O que é a IA? A Inteligência Artificial (IA) refere-se ao desenvolvimento de sistemas informáticos capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como a perceção visual, o reconhecimento da fala e o processamento da linguagem natural. As tecnologias de IA envolvem várias técnicas, incluindo a aprendizagem automática, a aprendizagem profunda e o processamento de linguagem natural, para permitir que as máquinas aprendam e executem tarefas sem programação explícita. Essencialmente, a inteligência artificial (IA) é uma tecnologia concebida para gerar resultados destinados a atingir um objetivo específico. Este objetivo é um objetivo concebido pelo homem transformado num formato matemático. Os resultados gerados pela IA podem incluir previsões, sugestões ou escolhas. (OCDE, 2023). Os conceitos de algoritmo, sistema de IA, ecossistema de IA e IA representam diferentes níveis de escala e complexidade. Um algoritmo situa-se ao nível mais detalhado, actuando como um conjunto de instruções que transforma o input em output. Um sistema de IA refere-se a uma aplicação singular que processa um input específico para gerar o seu output único. Um ecossistema de IA descreve uma rede complexa de sistemas de IA interligados que comunicam e interagem entre si. Por último, IA é o termo mais geral, abrangendo todo o espetro de tecnologias, metodologias e sistemas neste domínio. (Leal, et al., 2022) Existem duas categorias principais de sistemas de IA: simbólica e estatística. A IA simbólica funciona com base em regras e lógicas explícitas para chegar a conclusões, enquanto a IA estatística, pelo contrário, aprende a partir de padrões nos dados, utilizando a indução em vez da dedução a partir de regras definidas. Cada método tem os seus pontos fortes, consoante a aplicação. No entanto, o recente aumento das capacidades da IA e a sua adoção generalizada podem ser atribuídos principalmente a um subconjunto da IA estatística denominado aprendizagem automática (AM). (IA para as alterações climáticas, 2021) IA para cidades inteligentes Os potenciais benefícios da IA para o planeamento e a gestão das cidades são múltiplos. A IA oferece novas ferramentas e métodos para analisar, modelar e simular sistemas urbanos complexos, tendo assim o potencial de criar cidades inteligentes mais sustentáveis, resilientes e habitáveis para os seus cidadãos. Ao monitorizar e analisar dados, os sistemas de IA podem fornecer recomendações para melhorar a utilização dos recursos, ajudar a reduzir o congestionamento e melhorar o fluxo de tráfego, detetar potenciais ameaças à segurança, reduzir o consumo de energia, promover a redução dos resíduos, etc. Os sistemas alimentados por IA podem também fornecer serviços personalizados aos cidadãos, tais como recomendações personalizadas de restaurantes, eventos e actividades com base nas suas preferências. No entanto, é importante garantir que a IA seja implementada de forma responsável, com foco na transparência, responsabilidade e privacidade. Esta tecnologia pode ainda assim fornecer análises exactas, sem ser intrusiva. A implementação de tecnologias de IA pode ser crucial para ultrapassar os desafios sociais, económicos e ambientais mundiais. Embora cada cidade tenha as suas características únicas, as áreas urbanas são fundamentais para impulsionar as mudanças sociais, especialmente em termos de avanços digitais. As cidades são centros de agregação de pessoas, emprego, investigação, riqueza e actividades recreativas. Oferecem um maior acesso a oportunidades a um segmento mais alargado da população, concentrando simultaneamente problemas sociais e preocupações ambientais. Dado o seu papel nas redes internacionais, as vantagens e desvantagens da adoção de tecnologias de IA têm implicações que ultrapassam largamente os seus limites geográficos. (Leal, et al., 2022) Dado que as zonas urbanas enfrentam questões prementes relacionadas com a afetação de recursos, as complexidades de governação, as disparidades socioeconómicas e os riscos ambientais, a inovação torna-se essencial para enfrentar estes desafios em evolução. (Yigitcanlar, et al., 2021). Para maximizar o potencial da IA para a melhoria urbana, os governos municipais precisam de estabelecer condições que apoiem um crescimento sustentável e inclusivo. A governação da IA visa supervisionar o desenvolvimento destas condições, garantindo uma abordagem equilibrada para alavancar as oportunidades e mitigar os riscos. Limitações da IA No domínio da inteligência artificial, a utilização responsável é fundamental, mas apresenta desafios inerentes. Estes sistemas, que reflectem os preconceitos e pressupostos presentes nos seus dados de formação e conceção, reflectem frequentemente preconceitos sociais, influenciando os seus processos de tomada de decisões. Este fenómeno sublinha a necessidade crítica de vigilância na fase de desenvolvimento da IA para evitar a codificação de pressupostos negativos. Além disso, a IA não tem a capacidade intrínseca de avaliar a sua eficácia, operando dentro de um conjunto restrito de objectivos pré-definidos sem a capacidade de julgamento semelhante ao humano. Esta limitação realça a falácia de considerar a IA como capaz de pensamento independente ou imparcialidade, necessitando de supervisão humana contínua para garantir o alinhamento com valores sociais mais amplos. Além disso, a base da IA em princípios matemáticos restringe a sua compreensão a métricas quantificáveis, lutando para compreender as nuances qualitativas que definem os objectivos humanos. Em resumo, estas limitações sublinham a necessidade de uma consideração cuidadosa na conceção, implementação e supervisão dos sistemas de IA para garantir que servem objectivos humanos sem perpetuar os preconceitos existentes ou ignorar a complexidade dos valores humanos. (Leal, et al., 2022) Governação da IA A Inteligência Artificial (IA) não só reflecte preconceitos inerentes, como também tem um impacto significativo nas sociedades com base no contexto em que é implementada. Os governos locais têm de compreender como os valores são integrados na IA, orientando o seu desenvolvimento para a inclusão e a sustentabilidade. Isto implica um mergulho profundo na governação da IA, que não se limita à supervisão digital, mas inclui directrizes éticas, regulamentos legais, normas e práticas sociais. A governação é aqui um conceito amplo, concebido para captar várias interpretações e centrar-se na tomada de decisões e nas interacções sociais. (Leal, et al., 2022) Apesar das orientações nacionais em matéria de IA, as cidades enfrentam desafios no âmbito de um sistema de governação a vários níveis, o que realça a necessidade de uma abordagem diferenciada que lhes permita tirar partido das suas posições únicas. (Schmitt, 2022) (Taeihagh, 2021) A IA também coloca desafios de responsabilização, exigindo quadros robustos para equilibrar o risco e a oportunidade ao longo do ciclo de vida da IA. Um obstáculo significativo é a capacidade limitada das cidades para navegar no panorama da governação da IA, no meio de uma elevada procura de especialistas em TI e IA. Este desafio pode ser resolvido através de parcerias intersectoriais e de uma concentração no desenvolvimento de talentos locais, garantindo que os valores fundamentais das cidades orientem as iniciativas de IA para um futuro mais inclusivo e sustentável. Por esse motivo, a Comissão Europeia desenvolveu o primeiro quadro jurídico de sempre sobre a IA, a Lei da IA. Esta proposta inicial, elaborada pela Comissão Europeia, foi concebida para proporcionar clareza e orientação aos criadores e utilizadores de IA, minimizando simultaneamente os encargos, em especial para as pequenas e médias empresas (PME). Os principais elementos da proposta incluíam uma estrutura de governação a nível europeu e nacional para lidar com os riscos da IA e uma classificação dos sistemas de IA em quatro categorias. As regulamentações mais rigorosas foram reservadas para as práticas de IA consideradas como representando riscos inaceitáveis, como a pontuação social pelos governos. As aplicações de alto risco, nomeadamente as de infra-estruturas críticas ou de aplicação da lei, foram sujeitas a requisitos rigorosos antes da comercialização, incluindo avaliações de risco exaustivas, controlo da qualidade dos dados, rastreabilidade e supervisão humana obrigatória. Por outro lado, os sistemas de IA com risco limitado foram obrigados a manter a transparência para permitir interacções públicas informadas, como a identificação clara do conteúdo gerado pela IA e a divulgação dos chatbots. As aplicações menos arriscadas, como os jogos de vídeo ou os filtros de spam, foram dotadas de maior liberdade operacional, reflectindo a sua utilização benigna em toda a UE. No dia 6 de março, esta proposta fundamental passou a ter força de lei quando o Parlamento Europeu aprovou a Lei da Inteligência Artificial. A legislação, que tinha sido aperfeiçoada através de negociações com os Estados-Membros desde dezembro de 2023, foi fortemente apoiada pelos eurodeputados, passando com 523 votos a favor, 46 contra e 49 abstenções. A lei ratificada continua a proteger os direitos fundamentais, a democracia, o Estado de direito e a sustentabilidade ambiental, protegendo-os dos riscos associados às tecnologias de IA de alto risco. O seu objetivo é promover a inovação e garantir a liderança da Europa no domínio da IA, estabelecendo obrigações adaptadas com base no nível de risco e impacto dos diferentes sistemas de IA. A lei proíbe especificamente as aplicações de IA que possam violar os direitos dos cidadãos, como a categorização biométrica baseada em características sensíveis, a recolha indiscriminada de imagens faciais para bases de dados de reconhecimento, o reconhecimento de emoções nos locais de trabalho e nas escolas, a pontuação social, o policiamento preditivo baseado em perfis e qualquer IA que manipule o comportamento humano ou explore vulnerabilidades. A utilização de sistemas de identificação biométrica para efeitos de aplicação da lei, embora geralmente proibida, é permitida em circunstâncias estritamente definidas e de aplicação restrita, como a localização de uma pessoa desaparecida ou a prevenção de ataques terroristas, sujeita a restrições temporais, geográficas e de aprovação rigorosas. Os sistemas de IA de alto risco enfrentam agora obrigações rigorosas para avaliar e atenuar os riscos, manter a transparência, assegurar a supervisão humana e registar a utilização. Os sistemas gerais de IA são obrigados a aderir a normas de transparência, incluindo o cumprimento das leis de direitos de autor da UE e a publicação de resumos pormenorizados do seu conteúdo de formação. Entre as inovações dignas de nota contam-se a introdução de requisitos de rotulagem para conteúdos manipulados, conhecidos como "deepfakes", e a criação de "sandboxes" regulamentares a nível nacional para promover o desenvolvimento de tecnologias de IA inovadoras. À medida que a lei avança para a adoção e aplicação formais, incorpora os princípios e recomendações da Conferência sobre o Futuro da Europa, com o objetivo de criar uma sociedade competitiva, segura e fiável com uma utilização transparente e responsável da IA, melhorando simultaneamente a acessibilidade digital para todos, incluindo as pessoas com deficiência. Este marco legislativo marca o início de uma nova era na governação da IA, em estreita consonância com os valores e as ambições estratégicas europeias. (Comissão Europeia, 2024). O ciclo de vida da IA O desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial (IA) está segmentado em cinco fases interligadas que descrevem a sua interação com o ambiente externo. Este modelo ajuda a compreender a arquitetura da IA e a sua progressão, promovendo a análise estratégica. As fases formam um ciclo, cada uma ligada às outras, influenciando aspectos que vão desde a criação do algoritmo até à implementação final. Fase inicial A viagem começa com a fase inicial, centrada na identificação do problema. Este passo inicial estabelece as bases para o resto, uma vez que tudo o que se segue está ligado ao problema original identificado. Inclui avaliações críticas e identificação de potenciais riscos na utilização pretendida do sistema de IA. Fase de conceção Em seguida, a fase de conceção dá ênfase ao planeamento da estrutura do algoritmo antes de se iniciar qualquer codificação. Baseia-se no trabalho de base estabelecido na fase inicial, tendo em conta a dinâmica da equipa e o potencial impacto da introdução da IA, como as alterações na dinâmica do poder e os impactos económicos. Fase de criação técnica A fase de criação técnica orienta-se para o aspeto prático do desenvolvimento da IA, concentrando-se nas especificidades do algoritmo e nas decisões técnicas envolvidas. Fase de implementação Após o desenvolvimento, a fase de implementação faz a transição do algoritmo de um ambiente controlado para a sua aplicação no mundo real. Esta fase é crítica, pois expõe o algoritmo às complexidades do seu ambiente operacional. Fase de manutenção Por último, a fase de manutenção incide sobre o período após o sistema de IA ter sido implementado, até à sua desativação. Esta fase é crucial para garantir a eficácia e a relevância contínuas do algoritmo através de actualizações e manutenção regulares. Em contextos urbanos, os sistemas de IA funcionam normalmente num ecossistema complexo, exigindo uma identificação e gestão proactivas dos riscos. A integração das fases de desenvolvimento da IA com os métodos locais de gestão de projectos oferece oportunidades estratégicas de intervenção e adaptação, garantindo que os sistemas de IA se alinham com a dinâmica e os desafios urbanos. (Leal, et al., 2022) Fases de implementação de soluções de IA em cidades inteligentes Compreenda a diferença entre IA e ML para cidades inteligentes: Comece por educar as partes interessadas sobre as nuances da IA e do ML. Compreender as capacidades destas tecnologias é crucial para identificar como podem ser aplicadas para melhorar a vida urbana, por exemplo, através da otimização do fluxo de tráfego ou da manutenção preditiva de infra-estruturas. Defina os desafios e as oportunidades urbanas: Identifique claramente os problemas ou oportunidades específicos da cidade que a IA pode resolver. Faça perguntas críticas sobre os resultados desejados, os obstáculos existentes, o papel da IA na superação desses desafios e os dados disponíveis para apoiar esses esforços. Dê prioridade a iniciativas de IA orientadas para o valor: Seleccione projectos de IA com base no seu potencial para proporcionar benefícios tangíveis à cidade e aos seus residentes, concentrando-se em objectivos a curto prazo. Isto pode incluir a melhoria da eficiência dos transportes públicos ou o aumento da sustentabilidade energética nos edifícios públicos. Avalie as capacidades e a abordagem para o desenvolvimento da IA: Avalie se deve desenvolver soluções de IA internamente, adquirir tecnologias existentes, colaborar com parceiros externos ou subcontratar o desenvolvimento, com base nas capacidades internas e nos objectivos estratégicos da cidade. Consulte especialistas em IA para cidades inteligentes: Envolva-se com especialistas no domínio que tenham experiência na aplicação da IA em ambientes urbanos. Isto pode incluir investigadores académicos, inovadores do sector privado e tecnólogos de outras cidades inteligentes. Prepare e proteja os dados urbanos: Organize e limpe os dados da cidade para garantir que estão prontos para aplicações de IA. Invista em medidas de segurança robustas para salvaguardar estes dados, respeitando a privacidade e as considerações éticas. Comece pequeno e aumente a escala cuidadosamente: Lance projectos-piloto que visem desafios urbanos específicos para demonstrar o potencial da IA. Utilize os conhecimentos adquiridos com estes esforços iniciais para orientar a expansão estratégica das aplicações de IA em diferentes domínios da cidade. (Majewski, 2023)