Nei primi quattro episodi di AI Basics, abbiamo introdotto i concetti fondamentali dell’Intelligenza Artificiale, fatto cenno alle tecniche di apprendimento automatico, discusso gli strumenti essenziali per lo sviluppo di soluzioni AI e analizzato le applicazioni pratiche dell’AI nella vita quotidiana. In questo quinto articolo, ci soffermeremo su quelle che sono le promesse dell’Intelligenza Artificiale sui suoi possibili contributi alla gestione sostenibile delle risorse naturali, alla previsione dei cambiamenti climatici e all’ottimizzazione dell’uso dell’energia.

AI per la Gestione delle Risorse Naturali

L’Intelligenza Artificiale potrebbe giocare un ruolo importante nella gestione sostenibile delle risorse naturali soprattutto in termini di maggiore efficienza. Ecco alcuni esempi di applicazioni:

• Agricoltura di Precisione: i droni e i sensori dotati di AI sono capaci di analizzare i campi agricoli per monitorare la salute delle colture, identificare parassiti e malattie, e ottimizzare l’irrigazione e l’uso dei fertilizzanti. Questo approccio aumenta la resa delle colture e riduce l’uso di risorse .
• Gestione delle Foreste: l’AI viene utilizzata per monitorare le foreste e prevenire la deforestazione illegale. I sistemi di Computer Vision analizzano immagini satellitari per rilevare attività di disboscamento e incendi boschivi, permettendo interventi rapidi e mirati.

AI per la Previsione dei Cambiamenti Climatici

Le tecniche di Intelligenza Artificiale sono applicate per comprendere i cambiamenti climatici, migliorando la precisione delle previsioni. In particolare:

• Modelli Climatici: gli algoritmi di machine learning analizzano enormi quantità di dati climatici per creare modelli predittivi che simulano scenari futuri. Questo aiuta i ricercatori a comprendere meglio gli effetti del cambiamento climatico e a pianificare strategie di mitigazione.
• Monitoraggio degli Oceani: i sistemi di AI analizzano dati provenienti da boe oceaniche, satelliti e veicoli subacquei per monitorare la temperatura, la salinità e il livello del mare. La lettura combinata di questi dati è molto utile per prevedere eventi climatici estremi come uragani e inondazioni.

AI per l’Ottimizzazione dell’Uso dell’Energia

L’Intelligenza Artificiale contribuisce a rendere più efficienti i sistemi energetici, ottimizzando e promuovendo l’uso di energie rinnovabili:

• Smart Grid: le reti elettriche intelligenti utilizzano l’AI per ottimizzare la distribuzione dell’energia, bilanciare la domanda e l’offerta e integrare al meglio le fonti di energia rinnovabile intermittenti come il solare e l’eolico. Questo aumenta l’efficienza energetica e riduce le perdite.
• Gestione degli Edifici: i sistemi di gestione degli edifici basati su AI monitorano e controllano il consumo energetico in tempo reale, ottimizzando l’uso di riscaldamento, raffreddamento e illuminazione. Questo riduce il consumo energetico e le emissioni di CO2.

Il Rovescio della Medaglia: L’Impatto Ambientale dell’AI

Tuttavia, è importante considerare anche l’altra faccia della medaglia ovvero l’impatto ambientale di Intelligenze Artificiali sempre più sofisticate. Mentre le applicazioni dell’AI possono favorire la sostenibilità, la crescente domanda di capacità computazionale necessaria per sviluppare e far funzionare queste tecnologie ha delle ripercussioni significative sull’ambiente:

• Consumo Energetico dei Data Center: i data center, che alimentano i sistemi AI, consumano enormi quantità di energia elettrica nonché di acqua per il loro raffreddamento. Questo consumo energetico è destinato a crescere con l’aumento della complessità e della diffusione delle applicazioni AI, specialmente quelle di tipo generativo. 
• Emissioni di CO2: la produzione di energia necessaria per alimentare i data center spesso dipende da fonti non rinnovabili, portando a un aumento delle emissioni di CO2. Questo contrasta con gli sforzi per ridurre le emissioni e mitigare i cambiamenti climatici. È cruciale promuovere l’uso di energie rinnovabili per alimentare queste infrastrutture.

Smaltimento dei Rifiuti Elettronici: la rapida evoluzione della tecnologia AI comporta un ciclo di aggiornamenti hardware sempre più veloce, generando una quantità crescente di rifiuti elettronici. Questi rifiuti, se non gestiti correttamente, possono avere impatti negativi sull’ambiente a causa delle sostanze tossiche che contengono.