A modelagem de IA pode oferecer mais benefícios e menos riscos para parcerias de água

Uma colaboração de pesquisa liderada pela Cornell descobriu que parcerias cooperativas que buscam distribuir o ônus dos custos dos projetos de infraestrutura hídrica entre as partes interessadas regionais muitas vezes acabam forçando os parceiros locais a arcar com o peso dos riscos subjacentes de fornecimento e financeiros.

Esse desequilíbrio é causado por uma série de fatores, desde a complexidade institucional até a variabilidade hidroclimática. No entanto, os pesquisadores demonstraram que algoritmos de computação e modelagem orientados por IA podem ajudar a projetar parcerias com benefícios de fornecimento de água substancialmente maiores e uma fração do risco financeiro.

Para explorar as compensações inerentes a essas parcerias de infraestrutura hídrica, os pesquisadores, liderados por Patrick Reed, professor de Engenharia Joseph C. Ford na Cornell Engineering, usaram o Canal Friant-Kern, no Vale de San Joaquin, na Califórnia, como estudo de caso.

O artigo da equipe, “Parcerias resilientes de infraestrutura hídrica em sistemas institucionalmente complexos enfrentam compensações desafiadoras de risco financeiro e de fornecimento”, foi publicado em 27 de agosto em Comunicações da NaturezaO autor principal é Andrew Hamilton, ex-pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Reed.

As implicações vão muito além do Golden State, disse Reed.

“Esta não é apenas uma história da Califórnia”, disse ele. “Temos milhares de sistemas municipais de abastecimento de água nos Estados Unidos que estão todos enfrentando algum nível de incerteza e risco financeiro, e temos uma quantidade tremenda de nossa infraestrutura que está envelhecendo, além de enfrentar condições para as quais não foi necessariamente projetada.

“Como vamos fazer parcerias e nos unir nisso? E quem vai enfrentar os riscos?”, disse Reed. “É um grande problema. Nosso trabalho é um passo na direção de destacar algumas preocupações importantes, mas acho que há uma quantidade tremenda de coisas mais amplas que poderiam e deveriam ser feitas, especialmente considerando que a maior parte do risco financeiro será local.”

Os efeitos combinados das mudanças climáticas, crescimento econômico e mudanças regulatórias levaram a preocupações crescentes relacionadas à escassez de água na Califórnia e em todos os EUA, aumentando a necessidade de investimentos em novas infraestruturas, como grandes canais e instalações de bancos de águas subterrâneas. Uma abordagem popular para financiar projetos de infraestrutura em larga escala tem sido parcerias colaborativas — também chamadas de consolidação ou regionalização — nas quais vários provedores e usuários de água trabalham juntos para financiar, construir e operar instalações compartilhadas.

“Quando você tem potencialmente dezenas de entidades regionais independentes gerenciando a água, o argumento é que faz sentido, em termos de eficiência e custo-benefício, reuni-las em parcerias cooperativas, ou regionalizar esses sistemas distribuídos em um sistema coordenado, ou consolidar o planejamento e o investimento”, disse Hamilton.

Mas dada a complexidade de tantos sistemas interconectados e a forma agregada como os benefícios são contabilizados, as vulnerabilidades para parceiros individuais podem ser difíceis de avaliar. Para entender melhor os objetivos conflitantes e as compensações, Reed, Hamilton e seus coautores — a estudante de doutorado Rohini Gupta e Greg Characklis e Harrison Zeff da University of North Carolina, Chapel Hill — analisaram a região do Vale de San Joaquin, na Califórnia, que contém mais de 4 milhões de pessoas e 5 milhões de acres de terras agrícolas irrigadas.

Os pesquisadores usaram computação e modelagem orientadas por IA, ou “busca inteligente multiobjetivo”, para representar a dinâmica do sistema em 300.000 parcerias candidatas diferentes em mais de 2.000 anos de cenário diferentes, com uma variedade de condições climáticas plausíveis. O esforço exigiu uma tremenda quantidade de coleta de dados e desenvolvimento das ferramentas computacionais necessárias para obter uma imagem precisa das variáveis ​​em jogo.

A modelagem da equipe mostrou que as estimativas cumulativas para benefícios de parcerias cooperativas podem esconder desigualdades substanciais e impactos negativos para aqueles fornecedores de água parceiros que já têm margens financeiras estreitas.

Quando se trata dos tipos mais benéficos de projetos de infraestrutura, os pesquisadores descobriram que a maioria das parcerias pode diversificar seus riscos investindo em portfólios de expansão de canais e bancos de águas subterrâneas, em vez de depender de apenas uma estratégia para lidar com a escassez de água.

Os pesquisadores também descobriram que, em comparação com a atual parceria do Canal Friant-Kern, seu algoritmo poderia ajudar a identificar configurações “Cachinhos Dourados” que forneceriam significativamente mais água e com menor nível de risco financeiro para todos os participantes.

Os pesquisadores estão compartilhando o algoritmo livremente na esperança de que as parcerias de infraestrutura hídrica possam entender melhor e financiar seus próprios projetos de forma mais eficaz e equitativa.

“As novas ferramentas de busca inteligente e estruturas de simulação têm a capacidade de testar muitas alternativas diferentes em muitos cenários diferentes e realmente tornar as compensações mais explícitas”, disse Reed.

“Não queremos dar a impressão de que sabemos mais sobre o sistema do que as pessoas que o operam”, disse Hamilton. “O ponto disso é dizer que o sistema é complexo, e talvez devêssemos dar um passo para trás e pensar em melhores maneiras de evitar consequências não intencionais quando estamos fazendo investimentos realmente grandes e, em muitos casos, irreversíveis.”