{"id":149686,"date":"2024-10-28T13:01:00","date_gmt":"2024-10-28T16:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/production.portaltela.com\/noticias\/2024\/10\/28\/aumento-da-inteligencia-artificial-pode-gerar-ate-5-milhoes-de-toneladas-de-e-lixo-ate-2030\/"},"modified":"2024-10-28T13:01:00","modified_gmt":"2024-10-28T16:01:00","slug":"aumento-da-inteligencia-artificial-pode-gerar-ate-5-milhoes-de-toneladas-de-e-lixo-ate-2030","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/cotidiano\/tecnologia\/2024\/10\/28\/aumento-da-inteligencia-artificial-pode-gerar-ate-5-milhoes-de-toneladas-de-e-lixo-ate-2030\/","title":{"rendered":"Aumento da intelig\u00eancia artificial pode gerar at\u00e9 5 milh\u00f5es de toneladas de e-lixo at\u00e9 2030"},"content":{"rendered":"<p>Um novo estudo publicado na *Nature Computational Science* aponta que a <strong>intelig\u00eancia artificial generativa<\/strong> pode gerar entre <strong>1,2 milh\u00e3o e 5 milh\u00f5es de toneladas<\/strong> de res\u00edduos eletr\u00f4nicos at\u00e9 2030. Embora isso represente uma fra\u00e7\u00e3o do total global de mais de <strong>60 milh\u00f5es de toneladas<\/strong> de e-waste por ano, especialistas alertam para a gravidade do problema. O termo e-waste refere-se a dispositivos eletr\u00f4nicos descartados, como <strong>televisores, celulares e computadores<\/strong>, que cont\u00eam materiais t\u00f3xicos que podem prejudicar a sa\u00fade humana e o meio ambiente se n\u00e3o forem descartados adequadamente.<\/p>\n<p>O principal respons\u00e1vel pelo aumento do e-waste relacionado \u00e0 intelig\u00eancia artificial \u00e9 o <strong>hardware de computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho<\/strong> utilizado em centros de dados e fazendas de servidores. Equipamentos como <strong>servidores, GPUs e CPUs<\/strong> cont\u00eam metais valiosos, como cobre e ouro, al\u00e9m de materiais perigosos, como merc\u00fario e chumbo. A r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o da tecnologia, com dispositivos sendo substitu\u00eddos a cada dois a cinco anos, contribui para o ac\u00famulo de res\u00edduos eletr\u00f4nicos. Segundo <strong>Asaf Tzachor<\/strong>, coautor do estudo, essa situa\u00e7\u00e3o exige uma reflex\u00e3o sobre como gerenciamos o e-waste.<\/p>\n<p>Para mitigar o problema, o estudo sugere estrat\u00e9gias como <strong>aumentar a vida \u00fatil dos equipamentos<\/strong> e promover a reutiliza\u00e7\u00e3o e o reaproveitamento de componentes. Essas a\u00e7\u00f5es poderiam reduzir a gera\u00e7\u00e3o de e-waste em at\u00e9 <strong>86%<\/strong> em cen\u00e1rios ideais. Atualmente, apenas <strong>22%<\/strong> do e-waste \u00e9 coletado e reciclado formalmente, com muitos res\u00edduos sendo tratados de forma informal, especialmente em pa\u00edses com infraestrutura inadequada para gest\u00e3o de e-waste.<\/p>\n<p>A seguran\u00e7a de dados \u00e9 um obst\u00e1culo significativo na reciclagem de equipamentos, j\u00e1 que a destrui\u00e7\u00e3o de dispositivos \u00e9 uma forma de evitar vazamentos de informa\u00e7\u00f5es. Tzachor enfatiza a import\u00e2ncia de garantir a exclus\u00e3o de dados sens\u00edveis antes da reciclagem. Para enfrentar o desafio do e-waste, pol\u00edticas mais rigorosas s\u00e3o necess\u00e1rias, e a recupera\u00e7\u00e3o de metais valiosos pode ajudar a justificar os custos do processo de reciclagem, que \u00e9 oneroso devido \u00e0 manipula\u00e7\u00e3o de materiais perigosos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um novo estudo publicado na *Nature Computational Science* aponta que a intelig\u00eancia artificial generativa pode gerar entre 1,2 milh\u00e3o e 5 milh\u00f5es de toneladas de res\u00edduos eletr\u00f4nicos at\u00e9 2030. Embora isso represente uma fra\u00e7\u00e3o do total global de mais de 60 milh\u00f5es de toneladas de e-waste por ano, especialistas alertam para a gravidade do problema. 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