Melhorando a Estimativa da Pegada de Carbono com Aprendizado de Máquina

As preocupações sobre a mudança climática e as emissões de gases do efeito estufa levaram muitos países a criar acordos, como o Acordo de Paris, para limitar essas emissões. Uma forma de medir o impacto das atividades humanas no meio ambiente é através do conceito de Pegada de Carbono (PC). Esse termo se refere à quantidade total de gases do efeito estufa lançados na atmosfera como resultado de um produto ou atividade. Existem vários métodos para calcular a PC, que podem variar de ferramentas simples para indivíduos a métodos complexos usados por indústrias.

Tradicionalmente, calcular a PC, especialmente para indústrias, tem sido um processo trabalhoso e caro. Muitas empresas dependem de consultores para fornecer esses cálculos, o que pode levar uma quantidade significativa de tempo e recursos. Porém, há uma pressão por métodos automáticos que utilizem abordagens baseadas em dados, como Aprendizado de Máquina (AM), para tornar esse processo mais eficiente.

O desafio com muitos métodos automáticos é que eles geralmente operam como "caixas-pretas". Isso significa que o processo de tomada de decisão não é claro para o usuário. Essa falta de transparência pode fazer com que os usuários fiquem hesitantes em confiar nos resultados produzidos por esses sistemas. Portanto, é essencial desenvolver soluções que não apenas automatizem a estimativa da PC, mas também ofereçam explicações que sejam fáceis de entender.

Este artigo foca em uma nova abordagem para estimar automaticamente a pegada de carbono das atividades industriais com base na Classificação de transações bancárias. Usando Processamento de Linguagem Natural (PLN) e AM, esse método visa fornecer estimativas precisas e explicações compreensíveis dos resultados.

#Motivação para Cálculo da Pegada de Carbono

A crescente conscientização sobre a mudança climática e suas consequências levou muitos indivíduos e empresas a considerarem seu impacto ambiental. Existem várias razões para calcular a PC:

1. Conformidade Legal: Muitas organizações precisam cumprir regulamentações ambientais que exigem que elas reportem suas emissões.

2. Certificação de Sustentabilidade: As empresas buscam certificações para provar seu compromisso com práticas sustentáveis, o que pode melhorar sua reputação e atrair investidores conscientes sobre o meio ambiente.

3. Evitando Impostos Ambientais: Ao acompanhar suas emissões, as empresas podem evitar penalidades associadas a emissões de carbono excessivas.

4. Conscientização Pessoal: Muitas pessoas, especialmente os jovens, estão preocupadas com a mudança climática e querem acompanhar sua pegada de carbono para fazer escolhas informadas.

Para ajudar os usuários a entender e reduzir sua pegada de carbono, várias aplicações e ferramentas foram desenvolvidas. Enquanto algumas dessas ferramentas exigem que os usuários insiram seus dados manualmente, outras aproveitam métodos automáticos, incluindo a análise de transações bancárias.

#Abordagens Manuais vs. Automáticas

#Abordagens Manuais

Para indivíduos, calculadoras manuais geralmente pedem que os usuários forneçam informações sobre seus hábitos, como quanto eles viajam ou consomem. Essas calculadoras usam fórmulas pré-definidas para estimar as emissões de carbono com base nos dados fornecidos. Em contextos industriais, empresas de consultoria oferecem serviços para ajudar as empresas a calcular sua PC, o que pode se tornar demorado e caro.

#Abordagens Automáticas

Em contraste, métodos automáticos buscam simplificar o processo usando tecnologia para analisar dados diretamente. Algumas aplicações já existem que estimam automaticamente as emissões de carbono com base em dados de transações bancárias. Esses apps categorizam os gastos em diferentes tipos e usam essas informações para calcular as emissões associadas.

Apesar das vantagens dos métodos automáticos, há uma falta de pesquisa focada em usar essas técnicas para fins industriais, especialmente em relação à Explicabilidade dos resultados. É aí que entra o novo método, visando fornecer explicações transparentes de como as classificações e estimativas são feitas.

#A Proposta: Estimativa Automática da PC Explicável

Este estudo propõe uma solução que combina aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para estimar automaticamente a pegada de carbono das atividades industriais. As principais características dessa abordagem incluem:

1. Classificação de Transações Bancárias: O sistema classifica transações bancárias em categorias que se alinham com diferentes setores industriais. Essa classificação é crucial, pois determina como as emissões são calculadas.

2. Aprendizado de Máquina Explicável: A solução proposta enfatiza a explicabilidade, permitindo que os usuários entendam como o sistema chegou às suas conclusões. Usando termos e descrições específicas das transações bancárias, o sistema fornece clareza em suas decisões.

3. Integração com Dados Existentes: O método incorpora fontes de dados externas para aprimorar o processo de classificação. Isso inclui usar informações sobre empresas e setores específicos para garantir precisão.

#Metodologia

#Processamento de Dados

Para preparar os dados de transações bancárias para análise, várias etapas são realizadas:

1. Remoção de Informações Irrelevantes: Quaisquer números ou códigos que não sejam relevantes para a classificação são removidos. Isso inclui números de contas e identificadores de recibos.

2. Reconstrução de Termos: Muitas vezes, as descrições bancárias são curtas e podem usar abreviações. O sistema expande isso em termos completos para uma melhor compreensão.

3. Limpeza de Texto: Quaisquer símbolos ou acentos são removidos do texto. Isso garante que o foco permaneça no conteúdo que transmite significado.

4. Lematização: Os termos restantes são processados em suas formas básicas para ajudar na categorização.

#Modelo de Classificação

Uma vez que os dados estão pré-processados, a classificação das transações é realizada usando vários modelos de aprendizado de máquina. Os modelos selecionados visam fornecer alto desempenho na categorização precisa das transações. Os principais modelos usados neste estudo incluem:

• Máquina de Vetores de Suporte (SVM): Esse modelo é conhecido por sua eficácia em tarefas de classificação.

• Floresta Aleatória (RF): Esse método de conjunto usa várias árvores de decisão para melhorar a precisão da classificação.

• Redes Neurais Recursivas (RNN): Um modelo mais complexo, adequado para lidar com sequências e contexto nos dados.

#Módulo de Explicabilidade

O aspecto de explicabilidade do método proposto é crítico, pois permite que os usuários vejam como as decisões são tomadas. Este módulo serve a dois propósitos:

1. Geração de Explicações: O sistema gera explicações com base nos termos-chave identificados durante o processo de classificação. A classificação de cada transação está ligada a termos relevantes encontrados na descrição da transação bancária.

2. Validação das Explicações: As explicações geradas são validadas comparando-as com informações específicas do setor. Se os termos usados na explicação corresponderem de perto aos termos esperados para aquele setor, a explicação é considerada de confiança.

#Avaliação Experimental

Para avaliar o desempenho desse método automático de estimativa da PC, foi usado um conjunto de dados experimental composto por transações bancárias reais. Este conjunto de dados incluía mais de 25.000 transações, que foram cuidadosamente limpas e rotuladas para classificação.

#Resultados

Os resultados dos modelos de classificação mostraram que tanto SVM quanto RNN alcançaram altas taxas de precisão, superiores a 90%. O modelo de Floresta Aleatória teve um desempenho um pouco inferior, mas ainda forneceu resultados satisfatórios. O modelo mais eficiente em termos de tempo de processamento foi o SVM, enquanto RNN exigiu mais tempo para treinamento.

Em termos de explicabilidade, uma grande parte das explicações geradas foi considerada satisfatória com base no julgamento humano. A abordagem do sistema permitiu a validação automática de cerca de 60% dessas explicações, proporcionando aos usuários confiança nos resultados.

#Discussão

As descobertas deste estudo destacam o potencial de usar métodos automáticos para estimar pegadas de carbono com base em transações bancárias. Ao integrar aprendizado de máquina com processamento de linguagem natural, o método não só melhora a eficiência dos cálculos da PC, mas também aborda as questões de transparência frequentemente associadas a soluções automatizadas.

A importância da explicabilidade não pode ser subestimada, especialmente em contextos industriais onde a confiança em sistemas automatizados é crucial. Os usuários podem se sentir mais confiantes nos resultados quando conseguem entender o raciocínio por trás das classificações.

#Limitações

Embora essa abordagem mostre promessas, existem limitações a serem consideradas. A classificação depende do rotulamento inicial das transações bancárias, o que pode exigir um esforço humano significativo. Além disso, as categorias usadas para a estimativa da PC podem precisar ser adaptadas a setores específicos, já que cada setor pode ter despesas únicas.

#Trabalho Futuro

Existem várias direções para futuras pesquisas para aprimorar esse método:

1. Expansão de Idiomas: Explorar a aplicação do sistema em vários idiomas para estender sua usabilidade em diferentes regiões.

2. Explicações Aprimoradas: Incorporar informações empresariais mais detalhadas nas explicações para fornecer aos usuários um contexto mais rico para as classificações.

3. Classificação Hierárquica: Estudar metodologias hierárquicas para categorização pode ajudar a melhorar a precisão das classificações aproveitando as relações entre diferentes categorias.

4. Abordagens Semi-Supervisionadas: Combinar o método supervisionado atual com estratégias semi-supervisionadas poderia reduzir a carga de trabalho manual para rotulagem inicial.

Em conclusão, este estudo apresenta um avanço significativo na estimativa automática de pegadas de carbono em indústrias. Ao focar em explicações transparentes e aproveitar dados de transações bancárias, abre caminho para uma abordagem mais eficiente e confiável para entender e gerenciar as emissões de carbono.