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Computação verde

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A computação verde, TI (tecnologia da informação) verde ou Sustentabilidade em Tecnologias da Informação e Comunicação é o estudo e a prática da computação ou TI ambientalmente sustentável.

Os objetivos da computação verde incluem otimizar a eficiência energética durante o ciclo de vida do produto; aproveitar fontes de energia mais limpas para alimentar o produto e a sua rede; melhorar a reutilização, a manutenção e a reparabilidade do produto para estender seu ciclo de vida; melhorar a reciclabilidade ou biodegradabilidade dos resíduos eletrónicos para apoiar as ambições da economia circular; e alinhar o fabrico e o uso de sistemas de TI com objetivos ambientais e sociais. A computação verde é importante para todas as classes de sistemas, desde dispositivos portáteis até grandes centros de dados. De acordo com a Agência Internacional de Energia, os centros de dados representaram cerca de 1,5% do consumo global de eletricidade em 2024 (~415 TWh), e, e no seu cenário central, a procura poderia praticamente dobrar para cerca de 945 TWh até 2030, com cargas de trabalho de IA como um dos principais impulsionadores do crescimento.[1][2][3] O desenvolvimento sustentável é um conceito que redefine a noção de interesse geral, integrando considerações ambientais, sociais e económicas. Muitos departamentos de TI corporativos têm iniciativas de computação verde para reduzir o impacto ambiental das suas operações de TI. No entanto, também é evidente que a pegada ambiental do setor é significativa, estimada em 5-9% do consumo total de eletricidade mundial e mais de 2% de todas as emissões.[4] Os data centers e as redes de telecomunicações precisarão de se tornar mais eficientes em termos energéticos, reutilizar energia residual, usar mais fontes de energia renováveis e usar menos água para refrigeração para se manterem competitivos. Na União Europeia, os esforços políticos e as iniciativas da indústria visam data centers neutros em carbono até 2030.[5]

As emissões de carbono associadas ao fabrico de dispositivos e infraestruturas de rede também são um fator chave.

A computação verde pode envolver compromissos complexos. Pode ser útil distinguir entre TI para a sustentabilidade ambiental e a sustentabilidade ambiental da TI. Embora a TI verde se concentre na sustentabilidade ambiental da TI, na prática, estes dois aspetos estão frequentemente interligados. Por exemplo, o lançamento de uma plataforma de compras online pode aumentar a pegada de carbono das próprias operações de TI de uma empresa, ao mesmo tempo que ajuda os clientes a comprar produtos remotamente, sem que precisem de conduzir, reduzindo, por sua vez, a emissão de gases de efeito estufa relacionada com viagens.[6] A empresa pode ser capaz de reivindicar crédito por estes benefícios de descarbonização nos seus relatórios de emissões de Escopo 3, que incluem emissões de toda a cadeia de valor.

Otimização de software e implantação

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Eficiência algorítmica

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A eficiência dos algoritmos afeta a quantidade de recursos computacionais necessários para qualquer função computacional, e existem muitas compensações de eficiência na programação. Alterações nos algoritmos, como a troca de um algoritmo de busca lento (por exemplo, linear) por um algoritmo de busca rápido (por exemplo, baseado em hash ou indexado), podem reduzir o uso de recursos para uma determinada tarefa de substancial para próximo de zero. Em 2009, um estudo realizado por um físico de Harvard estimou que uma busca média no Google liberatva 7 gramas de dióxido de carbono (CO2).[7] No entanto, o Google contestou este número, argumentando que uma pesquisa típica produzia apenas 0,2 gramas de CO2.[8]

Trabalho remoto

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O trabalho remoto utilizando tecnologias de teleconferência e telepresença é frequentemente implementado em iniciativas de computação verde. As vantagens incluem maior satisfação dos trabalhadores, redução das emissões de gases de efeito de estufa relacionadas com viagens e aumento das margens de lucro como resultado da redução dos custos indiretos com espaço de escritório, aquecimento, iluminação, etc. O consumo médio anual de energia para edifícios de escritórios nos EUA é superior a 23 quilowatts-hora por metro quadrado, sendo que aquecimento, ar condicionado e iluminação representam 70% de toda a energia consumida.[9] Outras iniciativas relacionadas, como o conceito de "hoteling", reduzem a área por funcionário, uma vez que os trabalhadores reservam espaço apenas quando necessário.[10] Muitos tipos de trabalho, como vendas, consultoria e serviços de campo, integram-se bem a esta técnica.

A tecnologia VoIP (Voice over IP) reduz a infraestrutura de cabeamento telefónico ao compartilhar o cobre Ethernet existente.[11] A mobilidade do VoIP e das extensões telefónicas também tornou o trabalho em espaços compartilhados mais prático. O Wi-Fi consome de 4 a 10 vezes menos energia que o 4G.[12]

Supercomputadores

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A lista Green500 foi anunciada pela primeira vez em 15 de novembro de 2007, na SC|07. Como complemento à TOP500, a lista Green500 iniciou uma nova era em que os supercomputadores podem ser comparados pelo desempenho por watt.[13] Em 2019, dois supercomputadores japoneses lideravam o ranking de eficiência energética Green500 com desempenho superior a 16 GFLOPS/watt, e dois sistemas IBM AC922 vinham em seguida com desempenho superior a 15 GFLOPS/watt.[carece de fontes]?

TIC e procura de energia

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A digitalização trouxe consigo um aumento no consumo de energia; os efeitos do aumento do consumo de energia foram maiores do que os efeitos da redução. Quatro exemplos de aumento do consumo de energia são:

  1. Efeito direto – Os fortes aumentos na eficiência energética (técnica) nas TIC são contrabalançados pelo crescimento do setor.
  2. Eficiência e efeitos de ressalto – Os efeitos de ressalto são elevados nas TIC e o aumento da produtividade frequentemente leva a novos comportamentos que consomem mais energia.
  3. Crescimento econômico – Efeito positivo da digitalização no crescimento económico.
  4. Mudança setorial – O crescimento dos serviços de TIC tende não a substituir, mas a sobrepor-se aos serviços existentes.[14]

Ver também

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Referências

  1. ↑ «Energy and AI – Executive summary». International Energy Agency. 2024. Cópia arquivada em 30 de abril de 2026
  2. ↑ «Energy demand from AI». International Energy Agency. 2025. Cópia arquivada em 17 de maio de 2026
  3. ↑ Issaoui, Fakhri (1 de janeiro de 2019). «Do we Need a Sustainable Development or do we Have to Avoid a Sustainable Degrowth». International Journal of Green Computing. 10 (1): 22–42. doi:10.4018/IJGC.2019010102 – via Gale Academic OneFile
  4. ↑ «Between 10 and 20% of electricity consumption from the ICT* sector in 2030?». www.enerdata.net (em inglês). 8 de agosto de 2018. Consultado em 10 de dezembro de 2022. Cópia arquivada em 14 de março de 2026
  5. ↑ Aslan, Tuğana; Holzapfel, Peter K.R.; Stobbe, Lutz; Grimm, Andreas; Nissen, Nils F.; Finkbeiner, Matthias (17 de janeiro de 2025). «Toward climate neutral data centers: Greenhouse gas inventory, scenarios, and strategies». iScience. 28 (1). Bibcode:2025iSci...28k1637A. PMC 11773490Acessível livremente. PMID 39877067. doi:10.1016/j.isci.2024.111637
  6. ↑ «Google Scholar Citations». scholar.google.com.pk. Consultado em 5 de maio de 2016. Cópia arquivada em 27 de agosto de 2025
  7. ↑ «Research reveals environmental impact of Google searches.». Fox News. 12 de janeiro de 2009. Consultado em 15 de janeiro de 2009. Arquivado do original em 12 de janeiro de 2009
  8. ↑ «Powering a Google search». Official Google Blog. Consultado em 1 de outubro de 2009. Arquivado do original em 29 de julho de 2009
  9. ↑ «EPA Office Building Energy Use Profile» (PDF). EPA. 15 de agosto de 2007. Consultado em 17 de março de 2008. Cópia arquivada (PDF) em 6 de março de 2009
  10. ↑ «What Is Green IT?». Consultado em 17 de março de 2008. Arquivado do original em 15 de abril de 2008
  11. ↑ Montazerolghaem, Ahmadreza; Yaghmaee, Mohammad Hossein; Leon-Garcia, Alberto (setembro de 2020). «Green Cloud Multimedia Networking: NFV/SDN Based Energy-Efficient Resource Allocation». IEEE Transactions on Green Communications and Networking. 4 (3): 873–889. Bibcode:2020ITGCN...4..873M. ISSN 2473-2400. doi:10.1109/TGCN.2020.2982821. Cópia arquivada em 28 de agosto de 2025
  12. ↑ «The myth of the green cloud». European Investment Bank (em inglês). Consultado em 17 de setembro de 2020. Cópia arquivada em 27 de abril de 2026
  13. ↑ «The Green500 List News and Submitted Items | the Green500». Consultado em 13 de outubro de 2017. Arquivado do original em 26 de agosto de 2016
  14. ↑ Lange, Steffen; Pohl, Johanna; Santarius, Tilman (1 de outubro de 2020). «Digitalization and energy consumption. Does ICT reduce energy demand?». Ecological Economics (em inglês). 176. Bibcode:2020EcoEc.17606760L. ISSN 0921-8009. doi:10.1016/j.ecolecon.2020.106760 Verifique o valor de |url-access=subscription (ajuda)
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