Abhi Gudge, professor associado de gerenciamento da cadeia de suprimentos da Universidade de Cranfield, no Reino Unido, diz que houve um “tipo comum de negligência” em termos de resiliência climática, mas isso está começando a mudar.
No entanto, a construção de uma compreensão detalhada da cadeia de suprimentos é extremamente difícil, especialmente para empresas pequenas e médias. Quem fornecerá seus fornecedores? Quais principais ingredientes provavelmente estarão sujeitos a escassez? Beatriz Royo, professora associada do programa espanhol MIT-Zaragoza, disse que o rastreamento de tais detalhes requer comprometimento e investimento a longo prazo.
Com isso em mente, a empresa de serviços profissionais Marsh McLennan lançou um sistema chamado SentRisk no ano passado, alegando que pode analisar automaticamente o manifesto de entrega da empresa e os registros alfandegários para construir uma foto da cadeia de suprimentos. O Sentrisk conta com grandes modelos de idiomas para ler potencialmente bilhões de documentos em PDF, dependendo do cliente em questão, rastreando automaticamente de onde vêm materiais e peças individuais. “É claro que há uma chance de você entender mal alguma coisa”, diz John Davis, diretor comercial da St. Risk. Ele enfatiza que os sistemas dependem da inteligência artificial apenas para ler documentos além deles. Não há chance de alucinar uma rede de fornecedores inexistentes.
O SentRisk combina essa análise da cadeia de suprimentos com dados sobre riscos climáticos em locais específicos. “Se você está investindo na construção de uma nova fábrica, poderá escolher um local suscetível à escassez de água”, diz Davies.
Outro desafio é que os gêmeos digitais precisam de atualizações constantes, diz Dmitry Ivanov, professor de cadeia de suprimentos e gerenciamento de operações da Escola de Economia e Direito de Berlim. “Não é como a casa que você construiu, está nessa forma há 100 anos”, diz ele. “A cadeia de suprimentos muda todos os dias.”
E embora tenhamos uma idéia razoavelmente boa de como a mudança climática afetará todo o planeta nos próximos anos, é difícil prever o local exato, o tempo e a magnitude de um desastre específico. É aqui que surgem novas ferramentas para modelar riscos climáticos e previsão climática extrema. O semicondutor e a gigante da IA NVIDIA possui uma plataforma chamada Earth-2 que espera enfrentar esse desafio com a ajuda de outras organizações, incluindo a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica.
A idéia é usar a IA para fornecer avisos anteriores de secas e inundações, ou para prever com mais precisão como ocorrerá uma tempestade. Parte do mundo tem apenas um nível relativamente alto de informações sobre os padrões climáticos atuais. O Earth-2 simula dados de alta resolução usando o mesmo tipo de IA que aprimora as fotos com um aplicativo de câmera para smartphone. “Isso é realmente útil, especialmente em pequenas regiões”, diz Dion Harris, diretor sênior de soluções de computação de alto desempenho e fábrica de IA na Nvidia.
As empresas podem fornecer aos seus próprios dados da Terra-2 para melhorar ainda mais suas previsões. Eles podem usar a plataforma para modelar os impactos climáticos e climáticos em uma região específica, mas o escopo geral do projeto é vasto. “Estamos construindo o básico de criar gêmeos digitais para a Terra”, diz Harris.
