Indice dei contenuti
Sviluppo tecnologico e cambiamento climatico: il ruolo dell’IA
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta cambiando il nostro modo di lavorare, vivere e risolvere le sfide della società moderna. Ad esempio, può migliorare l’assistenza sanitaria, ottimizzare i processi aziendali e la gestione delle risorse, ridurre i tempi di produzione. Viviamo nell’era dell’Internet of Things (IoT) e i modelli di IA, se adeguatamente addestrati, possono minimizzare le emissioni inquinanti, ridurre gli sprechi e migliorare l’impatto che l’umanità ha sull’ambiente.
L’Artificial Intelligence (AI) può aiutare persone e aziende a consumare energia in modo più intelligente e quindi a ridurre le emissioni di gas serra, partecipando attivamente alla lotta contro il cambiamento climatico.
La crisi climatica è una delle più grandi sfide del nostro tempo e sta già avendo un impatto significativo sulla nostra vita. Il riscaldamento globale sta causando fenomeni meteorologici estremi, come ondate di calore, siccità e tempeste sempre più frequenti e intense. Inoltre, sta minacciando la sopravvivenza di diverse specie animali e vegetali, aumentando il livello del mare e distruggendo gli habitat naturali, con la conseguente perdita di biodiversità.
A tutto ciò si aggiungono le ripercussioni di carattere sociale, economico e politico, a cominciare da migrazioni di massa e conflitti dovuti alla scarsità delle risorse alimentari e idriche, continuando con l’impoverimento delle comunità più vulnerabili nei paesi in via di sviluppo, un divario crescente tra i paesi ricchi e quelli poveri, l’aumento delle disuguaglianze all’interno delle società e delle malattie legate all’inquinamento atmosferico, tra cui patologie respiratorie e cardiovascolari, e la perdita di posti di lavoro in settori come agricoltura e pesca, i più colpiti dai cambiamenti climatici.
Il tempo per agire e prevenire danni irreversibili, in modo da preservare l’equilibrio del pianeta e garantire un futuro sostenibile alle prossime generazioni, si sta sempre più riducendo, avvicinandoci a un punto di non ritorno.
È quindi fondamentale utilizzare tutti gli strumenti a nostra disposizione per combattere e mitigare i cambiamenti climatici, tra cui anche le tecnologie come l’Intelligenza Artificiale che può rivelarsi un valido alleato nella strada verso la sostenibilità ambientale.
In che modo l’AI può aiutare a combattere il cambiamento climatico?
Secondo i dati dello State of Science Index 2023, l’indagine annuale realizzata da 3M che analizza la percezione della scienza a livello mondiale, gli italiani credono nelle potenzialità dell’Intelligenza Artificiale: l’81% degli intervistati sostiene, infatti, che possa giocare un ruolo di primo piano nella costruzione di un futuro sostenibile, mentre il 70% crede che possa avere un impatto positivo anche sulla vita quotidiana.
Il nostro Paese guarda con fiducia alla scienza e alla tecnologia per contrastare il climate change, e riconosce il potenziale dell’IA per ridurre le emissioni e promuovere uno sviluppo che tenga conto della salvaguardia dell’ambiente.
Secondo l’analisi dell’ONU, l’Intelligenza Artificiale può contribuire a ridurre l’impatto ambientale e promuovere la sostenibilità in diversi modi:
- Meteo
Secondo l’analisi della World Meteorological Organization (WMO) dell’ONU, le tecnologie basate sull’IA offrono capacità mai viste prima di elaborare enormi volumi di dati, estrarre informazioni utili e migliorare i modelli predittivi. Ciò significa aumentare la capacità di prevedere eventi meteorologici estremi in modo da poter adottare misure più efficaci di mitigazione e adattamento, con l’obiettivo di salvare vite umane e ridurre le perdite economiche. L’uso di dati più accurati può cambiare l’impatto che i disastri naturali hanno sulle persone e le economie.
In tal senso, un utile esempio che spiega in che modo la tecnologia può essere una risorsa chiave è l’applicazione MyAnga che aiuta i pastori del Kenya a prepararsi alla siccità. I dati provenienti dalle stazioni meteorologiche di tutto il mondo e dai satelliti vengono inviati ai telefoni cellulari dei pastori che possono così pianificare il futuro, gestire meglio il bestiame e risparmiare tempo nella ricerca di pascoli verdi.
- Prevenzione dei disastri
Mentre gli eventi meteorologici estremi si susseguono con maggiore frequenza e intensità, l’IA può aiutare le comunità di tutto il mondo a prepararsi meglio ai disastri climatici e a ridurne gli impatti.
Gli strumenti basati sull’IA possono aiutare a individuare le aree ad alto rischio e definire meglio i piani di risposta locali e nazionali. Nel caso di aree soggette a frane, ad esempio, la mappatura può aiutare le autorità locali a pianificare e attuare misure di sviluppo sostenibile, ridurre i rischi e garantire la sicurezza dei residenti nelle comunità vulnerabili.
Secondo WMO, che gestisce un programma di riduzione del rischio di catastrofi e un sistema di allerta precoce multirischio al servizio di Paesi e agenzie umanitarie, l’IA sta già contribuendo a migliorare l’accuratezza delle previsioni meteorologiche e a ridurre i rischi di catastrofe.
Sfruttare i vantaggi dell’IA fa anche parte dell’iniziativa Early Warnings for All, il piano che mira a garantire che tutti gli abitanti della Terra siano protetti da eventi meteorologici, idrici o climatici pericolosi attraverso sistemi di allerta precoce entro la fine del 2027.
- Tracciare l’inquinamento
Utilizzando l’IA, le mappe di suscettibilità possono aiutare le amministrazioni locali a prendere decisioni per migliorare la salute pubblica e la resilienza urbana. L’IA, inoltre, può migliorare la pianificazione urbana e la gestione del traffico e dei rifiuti, rendendo così le città più sostenibili e vivibili.
- Carbon neutrality
L’IA può rivoluzionare l’approccio mondiale alla neutralità delle emissioni di carbonio e inaugurare un’era di sostenibilità intelligente su scala globale, in un momento in cui la corsa per evitare che il riscaldamento della Terra raggiunga livelli pericolosi è sempre più urgente.
Gli algoritmi di IA hanno un ruolo chiave da svolgere nel minimizzare l’impatto ambientale e massimizzare l’efficienza. Per quanto riguarda la realizzazione dell’obiettivo globale di un’energia pulita e accessibile per tutti entro il 2030 (SDG 7), l’IA può ottimizzare le reti e aumentare l’efficienza delle fonti rinnovabili.
Anche la manutenzione predittiva che utilizza l’IA può ridurre i tempi di inattività nella produzione di energia. Questo può significare ridurre l’impronta di carbonio del pianeta.
- Fast fashion
In quanto settore con un record di emissioni elevate, la moda può trarre vantaggio dalla ricerca e dallo sviluppo guidati dall’IA per accelerare l’innovazione. L’industria globale da 2,4 trilioni di dollari impiega circa 300 milioni di persone lungo tutta la catena del valore, molte delle quali sono donne, e si prevede che la portata del settore sia destinata a crescere nei prossimi anni.
Date le sue dimensioni e la sua portata globale, le pratiche non sostenibili all’interno del settore della moda hanno un impatto importante sugli indicatori di sviluppo sociale e ambientale e, senza cambiamenti sostanziali nei processi di produzione e nei modelli di consumo della moda, i costi sociali e ambientali del settore continueranno ad aumentare, secondo l’UN Alliance for Sustainable Fashion.
Ed è qui che l’IA può intervenire. Il Machine Learning può ottimizzare le catene di fornitura per ridurre gli sprechi, monitorare il consumo di risorse e promuovere processi produttivi sostenibili. L’IA può contribuire ad accelerare la transizione energetica ottimizzando così i risparmi e migliorando l’efficienza nei settori ad alta intensità energetica.
- Fast food
L’agricoltura è un altro settore ad alto tasso di emissioni. Secondo un rapporto delle Nazioni Unite, è infatti responsabile del 22% delle emissioni globali di gas serra, ma gli sforzi guidati dall’IA possono cambiare le cose.
Dalle grandi aziende ai piccoli agricoltori, tutti devono affrontare eventi meteorologici estremi, come scarsità d’acqua e degrado del territorio, l’IA può aiutare a ottimizzare il loro lavoro, ridurre sprechi e minimizzare l’impatto ambientale della produzione alimentare.
Le AI-driven smart grids possono bilanciare la domanda e l’offerta, facilitando l’integrazione delle energie rinnovabili nei sistemi energetici e riducendo la dipendenza dai combustibili fossili. L’IA e gli strumenti digitali sono fondamentali per costruire sistemi agroalimentari resilienti al clima, efficienti, sostenibili e adattabili alle sfide del cambiamento climatico.
Carbon footprint IA: i costi ambientali dell’Intelligenza Artificiale
Mentre l’uso dell’Intelligenza Artificiale cresce e le società riflettono su come utilizzare questo potente strumento per migliorare le nostre vite, aumentare la produttività e affrontare le sfide più urgenti, prima tra tutte il cambiamento climatico, è importante considerare anche la sua impronta di carbonio.
Infatti, come per ogni tecnologia che richiede grandi quantità di energia, anche l’IA ha un impatto ambientale. Dalle enormi quantità di dati necessari per addestrare i modelli AI e alimentarli con informazioni, all’utilizzo continuo di risorse energetiche durante il loro funzionamento, l’IA ha una carbon footprint significativa.
L’impronta di carbonio complessiva dell’Intelligenza Artificiale è difficile da misurare, ma inizia con i computer che utilizza. Le materie prime necessarie per creare l’hardware dei computer vengono estratte e lavorate in un processo che può essere costoso dal punto di vista ambientale.
Una volta che gli sviluppatori hanno l’hardware necessario, l’addestramento di un modello di IA può richiedere un consumo energetico considerevole. Va evidenziato che le aziende di IA tendono a non condividere la quantità di energia utilizzata, ma i ricercatori hanno fatto delle ipotesi basandosi sui dati a loro disposizione.
Ad esempio l’ingegnere informatico Shaolei Ren, in un’intervista alla rivista The Markup, ha svelato che l’addestramento di GPT-3 nei modernissimi centri dati statunitensi di Microsoft può consumare direttamente 700.000 litri di acqua dolce pulita sufficienti a produrre 370 automobili BMW o 320 veicoli elettrici Tesla. E se l’addestramento fosse stato effettuato nei centri dati di Microsoft in Asia il consumo di acqua sarebbe triplicato.
Invece per l’inferenza -cioè la conversazione con ChatGPT-, la stima mostra che lo strumento di OpenAI ha bisogno di una bottiglia d’acqua da 500 ml per una breve conversazione di circa 20-50 domande e risposte, a seconda di quando e dove il modello viene utilizzato. Data l’enorme base di utenti di ChatGPT, l’impronta idrica totale per l’inferenza può essere enorme.
