Abhi Ghadge, professor associado de gerenciamento da cadeia de suprimentos da Universidade de Cranfield, no Reino Unido, diz que houve “um tipo geral de negligência” em termos de resiliência climática, embora isso esteja começando a mudar.
Construir uma compreensão detalhada de uma cadeia de suprimentos pode, no entanto, ser incrivelmente difícil, especialmente para empresas menores. Quem fornece seus fornecedores? Qual matéria -prima chave está prestes a ficar sujeita a uma escassez? O rastreamento de tais detalhes requer comprometimento e investimento de longo prazo, diz Beatriz Royo, professora associada do programa MIT-Zaragoza na Espanha.
Cinalizando isso, a empresa de serviços profissionais Marsh McLennan lançou um sistema chamado SentRisk no ano passado que afirma que pode analisar automaticamente os manifestos de remessa de uma empresa e registros de liberação aduaneira para criar uma imagem de sua cadeia de suprimentos. O Sentrisk conta com grandes modelos de idiomas para ler potencialmente bilhões de documentos em PDF, dependendo do cliente em questão, e rastrear automaticamente de onde vêm materiais e peças individuais. “Isso poderia interpretar mal algo, é claro”, diz John Davies, diretor comercial da Sentrisk – embora ele enfatize que o sistema depende da inteligência artificial apenas para ler documentos, não extrapolar além deles. Não há chance de alucinar uma rede de fornecedores que não existe.
O SentRisk combina essa análise da cadeia de suprimentos com dados sobre riscos climáticos em locais específicos. “Se você investir na construção de uma nova fábrica de fabricação, talvez possa escolher um local com menos probabilidade de ser impactado pela escassez de água”, diz Davies.
Outro desafio é que os gêmeos digitais exigem atualização constante, diz Dmitry Ivanov, professor de cadeia de suprimentos e gerenciamento de operações da Escola de Economia e Direito de Berlim. “Não é como uma casa que você constrói e a casa existe nesta forma por 100 anos”, diz ele. “As cadeias de suprimentos mudam todos os dias.”
E embora tenhamos uma idéia razoavelmente boa de como as mudanças climáticas afetarão o planeta como um todo nos próximos anos, é complicado o local exato, o tempo e a magnitude de desastres específicos de prever. É aqui que entram novas ferramentas para modelagem de risco climático e previsão extrema climática. A NVIDIA gigante de semicondutores e IA possui uma plataforma chamada Earth-2, que espera enfrentar esse desafio, com a ajuda de outras organizações, incluindo o governo nacional oceânico e atmosférico.
A idéia é usar a IA para fornecer avisos anteriores de uma seca ou inundação, ou para prever com mais precisão como uma tempestade se desenvolverá. Algumas partes do mundo têm apenas informações de nível relativamente alto sobre os padrões climáticos atuais; O Earth-2 usa o mesmo tipo de IA que aprimora as imagens no aplicativo de câmera do seu smartphone para simular dados de maior resolução. “Isso é realmente útil, especialmente para pequenas regiões”, diz Dion Harris, diretor sênior de soluções de computação de alto desempenho e fábrica de IA na Nvidia.
As empresas podem alimentar seus próprios dados no Terra-2 para melhorar ainda mais as previsões. Eles podem usar a plataforma para modelar os impactos climáticos e climáticos em geografias específicas, mas o escopo geral do projeto é vasto. “Estamos construindo os elementos fundamentais para criar um gêmeo digital da Terra”, diz Harris.
