UFF coordena pesquisa internacional por uma IA com menor impacto ambiental

Pesquisadores da Universidade Federal Fluminense (UFF) lideram uma iniciativa internacional voltada a reduzir o impacto ambiental associado ao avanço da inteligência artificial. O projeto, chamado IA Verde ou Green AI, investiga caminhos para desenvolver modelos que demandem menos capacidade computacional durante sua operação.

A proposta foi divulgada em 5 de outubro de 2026 e combina pesquisa acadêmica, inovação tecnológica e sustentabilidade. O trabalho recebe apoio da Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj), vinculada à Secretaria de Estado de Ciência, Tecnologia e Inovação, além da cooperação do Instituto Serapilheira e de cientistas internacionais.

De acordo com a Secretaria de Estado de Ciência, Tecnologia e Inovação do Rio de Janeiro, o objetivo central é discutir e desenvolver alternativas para que os sistemas de inteligência artificial sejam menos dependentes de estruturas computacionais intensivas. A pesquisa ainda está em andamento, portanto não há resultados definitivos divulgados sobre o desempenho das soluções estudadas.

Por que a inteligência artificial consome tantos recursos

O funcionamento de sistemas de inteligência artificial depende de uma infraestrutura formada por servidores, equipamentos de armazenamento e redes de processamento. Essa estrutura é concentrada principalmente em data centers, instalações que precisam operar continuamente para treinar modelos, executar comandos e manter serviços digitais disponíveis aos usuários.

Além da energia utilizada pelos servidores, os data centers também demandam sistemas de refrigeração. O resfriamento é necessário para controlar a temperatura dos equipamentos e garantir o funcionamento da infraestrutura. Por isso, o crescimento do uso de inteligência artificial amplia uma discussão que vai além da velocidade ou da precisão dos modelos: envolve também o consumo de eletricidade e água associado à computação.

É nesse contexto que a chamada inteligência artificial sustentável ganha espaço no debate científico e tecnológico. A busca por modelos mais eficientes pode reduzir a necessidade de processamento e, consequentemente, contribuir para diminuir a pressão sobre a infraestrutura que sustenta aplicações digitais. A pesquisa da UFF trata justamente da relação entre capacidade computacional, inovação e responsabilidade ambiental.

Cooperação entre pesquisadores brasileiros e estrangeiros

O projeto IA Verde tem origem no estado do Rio de Janeiro, mas aborda um desafio de alcance nacional e global. A inteligência artificial é utilizada em diferentes países e setores, enquanto os impactos ambientais relacionados à sua infraestrutura dependem de cadeias tecnológicas e centros de processamento que ultrapassam os limites de uma única cidade ou região.

A participação da Faperj reforça o apoio institucional à pesquisa desenvolvida no estado. A cooperação com o Instituto Serapilheira e com cientistas internacionais amplia o caráter colaborativo da iniciativa, que busca reunir diferentes perspectivas para tratar da eficiência dos modelos e das consequências ambientais da expansão da computação.

Outra frente relacionada ao tema aparece em uma publicação do Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer, que aborda o desenvolvimento de tecnologia nacional de aceleração de inteligência artificial. Embora seja uma iniciativa distinta e não o foco do projeto liderado pela UFF, a referência ajuda a contextualizar a agenda brasileira de pesquisa em infraestrutura computacional e redução da dependência de soluções tecnológicas externas.

Eficiência passa a fazer parte do debate sobre inovação

A discussão proposta pelo IA Verde indica que avaliar uma ferramenta de inteligência artificial exige considerar mais do que suas aplicações finais. Também é necessário observar os recursos empregados para treinar, armazenar e executar os modelos. Essa abordagem aproxima a pesquisa tecnológica de temas como planejamento energético, gestão da água e sustentabilidade da infraestrutura digital.

Para usuários, empresas e instituições públicas, o debate pode influenciar a forma como novos sistemas são escolhidos e desenvolvidos. Modelos capazes de realizar tarefas semelhantes com menor exigência computacional tendem a ser relevantes em ambientes que precisam controlar custos, ampliar o acesso à tecnologia ou operar com restrições de infraestrutura.

O trabalho conduzido por pesquisadores da UFF ainda não apresenta uma conclusão final sobre quais soluções serão adotadas ou quais reduções poderão ser alcançadas. Até o momento, a principal contribuição anunciada é a organização de uma cooperação internacional dedicada a investigar como tornar o avanço da inteligência artificial mais eficiente e compatível com metas ambientais.