Olá. Sou Bongjun Lee, autor de Tecnologia e soluções para comprovar a redução de carbono. Hoje, gostaria de conversar com vocês sobre o MRV digital apresentado no livro. Começamos com uma pergunta conhecida: “Será que realmente houve uma redução?” Tanto os produtores que adotam tecnologias de redução de carbono quanto os investidores que analisam empresas de tecnologia climática querem, no fim das contas, saber a resposta.

Vamos imaginar uma situação. Depois que uma propriedade começa a fornecer ração de baixo carbono, o gráfico da concentração de metano no galpão cai. É uma mudança animadora. Mas será que podemos dizer imediatamente: “A emissão de metano diminuiu graças à ração”? Aqui, eu gostaria de sugerir que façamos uma pausa e consideremos também as condições que estão fora do gráfico. Por quanto tempo os ventiladores funcionaram naquele dia? O número de animais e os horários de fornecimento da ração eram os mesmos?

Se a concentração caiu, a quantidade de emissões também diminuiu?

Primeiro, vamos separar concentração e quantidade de emissões. A concentração indica quanto metano está misturado ao ar. A quantidade de emissões indica quanto metano foi liberado durante certo período. Esses dois números respondem a perguntas diferentes.

Mesmo que a mesma quantidade de metano seja emitida, aumentar a ventilação pode misturá-la a mais ar e reduzir a concentração. O ar interno foi diluído. Por outro lado, mesmo que a concentração seja semelhante, a quantidade de metano emitida pode mudar se o volume de ar que sai for diferente. Por isso, é difícil confirmar o efeito de redução da ração usando apenas o gráfico de concentração.

Isso não significa que os valores dos sensores sejam inúteis. Os sensores são ferramentas importantes para observar mudanças no campo. Significa que, para interpretar as emissões, é preciso relacionar esses valores a informações como o fluxo de ar, a concentração de fundo e o local da medição. Em especial, se o galpão tiver ventilação natural, é preciso começar por examinar como serão considerados o vento e o movimento do ar.

MRV digital é registrar a explicação por trás desses números

Agora, vamos explicar o MRV. São três processos: medição, relato e verificação. Produzimos dados no campo, explicamos o método de cálculo e verificamos se essa explicação e as evidências atendem aos critérios definidos. No capítulo 7 do livro, tratei esses processos como uma cadeia de evidências, porque a conexão que chega até o número final é importante.

O MRV digital utiliza sensores, comunicação e tecnologias de processamento de dados. A explicação do Banco Mundial sobre MRV também descreve como as tecnologias digitais podem ajudar na coleta e no processamento dos dados e no controle de qualidade. Mas o fato de os dados terem sido coletados automaticamente não confirma, por si só, a qualidade dos valores medidos. Também é preciso examinar se o local de instalação era adequado e qual era o estado do equipamento.

Recomendo que pensem primeiro em onde pretendem usar o resultado, antes de decidir o que medir. Querem identificar sinais de anomalia na propriedade? Comparar os efeitos da ração? Apresentar externamente uma quantidade de redução de emissões? Quando o objetivo muda, também mudam os dados necessários e o escopo da verificação.

Vamos distinguir também o que a IA pode ajudar a fazer

A IA aparece com frequência nas conversas sobre tecnologia climática. Ela pode ajudar a identificar sinais de anomalia nos sensores ou a estimar um curto intervalo sem dados. O que devemos lembrar aqui é que prever bem e comprovar a causa de uma mudança não são a mesma coisa.

Suponhamos que a IA tenha previsto bem as mudanças na concentração de metano. Isso não produz automaticamente a conclusão de que a ração causou essas mudanças. Também precisamos examinar se as estações do ano, a ventilação e as condições de criação mudaram ao mesmo tempo. Tampouco devemos apresentar valores preenchidos por cálculo como se tivessem sido medidos diretamente. É preciso informar o que foi observado e o que foi estimado para que vocês possam avaliar os resultados.

Se quiserem saber se a IA também pode ser usada em outras propriedades, perguntem se seu desempenho foi verificado nas condições dessas propriedades. Também vale conferir os dados de treinamento, a versão do modelo e as condições em que ele não funciona bem. O capítulo 8 do livro enfatiza esses registros para explicar o escopo em que o modelo pode ser usado na prática.

Se forem investidores, examinem também os registros por trás dos gráficos

Se estiverem avaliando uma empresa de tecnologia climática, espero que examinem não apenas a quantidade de dados, mas também quais decisões eles podem ajudar a tomar. Quando aparecer na tela um valor de redução de emissões, sigam o caminho até a origem desse número. Verifiquem de qual equipamento vieram os dados, quais ajustes e cálculos foram aplicados e quem fez alterações, e por quê.

Chamamos esse caminho de linhagem dos dados. Outras pessoas também devem poder examiná-lo. Se o gráfico estiver disponível, mas não for possível obter os dados originais, a análise poderá ser difícil. Por isso, também é preciso verificar os direitos de acesso e as condições de transferência dos dados, o histórico de calibração e as regras de processamento.

Mesmo que seja possível recalcular o mesmo número, a conclusão poderá estar incorreta se os dados de entrada ou as condições de comparação estiverem errados. É preciso examinar tanto a reprodução dos cálculos quanto a adequação das evidências usadas como entrada. Considero esse um bom ponto de partida para avaliar a tecnologia: verificar se esses aspectos também podem ser explicados.

Estas são perguntas que vale a pena guardar ao ler o livro

  • Para ajudar a tomar que decisão, e por quem, estes dados foram coletados?

  • A explicação distingue a concentração da quantidade de emissões?

  • Há registros para comparar as condições de criação, fornecimento da ração e ventilação?

  • Os valores medidos diretamente foram distinguidos dos valores estimados por IA?

  • É possível examinar os dados originais e o histórico de calibração e alterações?

  • Foram verificadas as funções de quem faz a verificação e a existência de conflitos de interesse?

A verificação da redução de carbono é o processo de responder a essas perguntas, uma por uma. É ir além do fato de que um sensor foi instalado e de que os dados estão se acumulando. É registrar que mudança foi confirmada, até onde é possível explicá-la e o que ainda precisa ser verificado. Mesmo quando há um resultado de verificação, a emissão de créditos ou a receita de sua venda exigem uma análise separada dos requisitos aplicáveis e dos contratos.

Vocês não precisam fazer todos os cálculos diretamente depois de ler o livro. Já fará diferença saber o que perguntar quando receberem os dados. Assim, poderão considerar lado a lado as promessas da tecnologia e as evidências que as sustentam. Da próxima vez que encontrarem um gráfico de redução de carbono, espero que também examinem o processo que gerou aquele número.

Sobre o autor

Bongjun Lee concluiu a pós-graduação em Gestão de Tecnologia (MOT) da Sogang University. Trabalhou durante 27 anos no setor de medição de gases, incluindo 7 anos na Infitron Co., Ltd. e 20 anos na Honeywell, atuando como engenheiro de serviços, em vendas técnicas e na gestão de canais. Atualmente, como fundador da AI Safety Korea Co., Ltd., pesquisa o monitoramento de metano na pecuária com o uso de sensores, IA e análise de dados, bem como sistemas de medição, relato e verificação (MRV).