A maior parte da infraestrutura da qual dependemos foi projetada para um clima que não existe mais. Pontes, oleodutos, redes elétricas e corredores de transporte foram projetados para o clima do passado, feitos para suportar as piores condições registradas nas poucas décadas antes de serem construídos. A infraestrutura é geralmente construída de acordo com as normas climáticas dos vinte a quarenta anos anteriores à sua construção, e não para condições fora dessa faixa. Por muito tempo, essa foi uma maneira segura e lógica de projetar. Mas agora está se tornando lentamente uma vulnerabilidade, porque a própria faixa está mudando.
Duas coisas estão acontecendo ao mesmo tempo, e elas se reforçam mutuamente. A infraestrutura está envelhecendo, e o clima com o qual ela precisa lidar está se tornando menos familiar.
Quando infraestrutura envelhecida e mudança climática colidem
O envelhecimento é o primeiro desafio, e é claro que não é novidade. Grande parte da infraestrutura central do mundo foi construída há décadas e tem suportado mais do que deveria desde então, com manutenção e substituição frequentemente adiadas para depois. Boa parte dela estaria pronta para renovação independentemente do que o clima fizesse.
A segunda mudança é que o clima não é mais um pano de fundo estável. Os verões ficam mais quentes, a chuva tende a chegar em rajadas mais intensas, e as oscilações entre seco e úmido são mais amplas do que costumavam ser. A Agência Europeia do Ambiente destacou que os sistemas de energia, água e transporte do continente estão intimamente interconectados, de modo que a forma como respondem a essas condições está vinculada e não isolada. A rede do Brasil mostra um problema semelhante: construída em torno de grandes hidrelétricas ao longo do século XX, a rede agora parece muito diferente, muito mais dependente de geração renovável variável do que a base para a qual foi projetada. Em ambos os casos, a situação subjacente é a mesma. A infraestrutura construída para lidar com condições específicas agora precisa funcionar sob circunstâncias diferentes.
De onde realmente vem o estresse climático sobre a infraestrutura
Os efeitos disso geralmente não são dramáticos. O calor amolece o asfalto e faz os trilhos de aço se expandirem e às vezes empenarem. Temperaturas mais altas elevam a demanda de eletricidade para resfriamento justamente quando fazem a rede que transporta essa energia trabalhar mais. Chuvas intensas levam a drenagem que foi dimensionada para tempestades mais suaves aos seus limites. Por si só, a maioria desses fatores é familiar e gerenciável.
O problema real surge quando eles se combinam. As falhas que mais importam raramente são um único estresse bem compreendido. Elas são compostas: um período de seca que endurece o solo pouco antes de uma tempestade intensa, de modo que a chuva escorre em vez de ser absorvida; uma onda de calor que eleva a demanda a um pico enquanto o fornecimento já está esticado; uma pequena falha que aciona um sistema de proteção e se espalha por uma rede conectada antes que alguém possa intervir. Essas combinações são difíceis de planejar precisamente porque são incomuns. Há pouco histórico para estudar, já que a combinação específica muitas vezes não aconteceu antes, e um clima mais variável continua produzindo novas combinações mais rápido do que a experiência pode se acumular.
Por que o monitoramento isolado não pode prever falhas de infraestrutura
O instinto tem sido observar mais de perto. Sensores em estruturas, inspeções de oleodutos, leituras ao vivo em toda a rede. O monitoramento é genuinamente útil e deveria haver mais dele, mas ele tem um limite. Ele descreve o presente e o passado recente. Ele pode informar que um componente está aquecendo ou que uma encosta está se deslocando, mas não pode dizer como um ativo se comportará na primeira vez que for confrontado por um conjunto de pressões que ainda não experimentou. E quando um problema é confirmado no sistema de monitoramento, o momento de agir muitas vezes já passou.
Portanto, para abordar essas novas questões, precisamos projetar sistemas que possam identificar os pontos fracos antes que estejam sob pressão. Isso significa saber com antecedência quais ativos estão mais próximos de seus limites e como uma falha pequena e local pode se comportar e se espalhar uma vez que esses limites sejam atingidos.
Usando dados sintéticos para simular cenários de condições climáticas extremas
Para fazer isso, os ativos precisam ser submetidos a condições que ainda não enfrentaram, para que possamos entender como respondem. Na prática, isso é simulação. No entanto, há um obstáculo: dados. Para simular um evento de uma maneira que signifique algo, você precisa de dados que o descrevam, e para os eventos que mais importam, esses dados não existem, porque o evento não aconteceu.
Uma maneira de superar esse obstáculo é criar os dados de treinamento sinteticamente. Dados criados artificialmente são gerados em alta resolução, incluindo as informações detalhadas de que um modelo precisa para aprender, ao mesmo tempo que representam condições que nunca foram realmente registradas. Os dados são fundamentados em comportamento físico real em vez de simplesmente inventados, o que é o que permite que substituam eventos que ainda não ocorreram. Com esse método, não há mais necessidade de esperar que uma combinação rara de eventos ocorra antes que possa ser estudada, pois qualquer combinação pode ser gerada, em tantas variações quanto necessário. Isso, então, pode ser usado para testar como uma paisagem, uma rede ou uma única estrutura responderia sob as circunstâncias geradas. Uma seca extensa que precede uma inundação, calor intenso sobreposto à demanda de pico, ou uma tensão repetida em uma estrutura já cansada: todos esses poderiam se tornar cenários que são examinados com antecedência em vez de explicados depois. Um modelo que é exposto a uma ampla e deliberadamente variada gama de cenários aprende mais com os casos extremos, e esses casos extremos são precisamente onde a infraestrutura tende a ceder.
Do monitoramento reativo ao planejamento preditivo
O valor disso é prático e bastante específico. Nenhum operador pode reforçar tudo, então o que importa é saber onde olhar primeiro. Simular como uma rede se comporta à medida que o calor impulsiona a demanda mostra quais partes da rede precisam de reforço. Modelar como um corredor inunda sob chuva mais intensa mostra quais cruzamentos estão mais expostos. Testar como uma estrutura responde ao estresse repetido transforma a manutenção de um calendário fixo em uma leitura de risco genuíno. Em cada caso, o trabalho passa de reagir ao que já aconteceu para antecipar o que é provável que aconteça.
Esta é a mudança que a infraestrutura crítica está fazendo, do monitoramento reativo para o planejamento preditivo. O monitoramento mantém você informado sobre o presente. A simulação permite ensaiar o futuro. Nada, é claro, substitui os engenheiros, inspetores e sensores que já estão fazendo o trabalho. Mas a simulação pode direcioná-los para os lugares que merecem atenção e, portanto, ajudar a economizar recursos onde são mais necessários.
As condições que nossa infraestrutura enfrenta continuarão mudando, e o que conta como um ano normal continuará mudando com elas. É por isso que o registro histórico, por si só, não é mais suficiente para planejar. Manter esses ativos seguros e operacionais significa ser capaz de ver, antes do fato, como eles se sustentarão em condições que ainda não enfrentaram.
Na Another Earth, geramos dados sintéticos de observação da Terra em alta resolução, projetados para treinar e testar os modelos de IA usados para trabalho ambiental, de infraestrutura e climático, para que as organizações possam passar do monitoramento reativo para o planejamento preditivo. É assim que estamos construindo a camada de dados preditivos para o mundo físico.
