Intelligenza artificiale: può aiutarci ad essere più green?

L’intelligenza artificiale non è solo fonte di scenari apocalittici. Come qualsiasi strumento, non è “cattivo” in se, ma tutto dipende dall’uso che ne viene fatto. È per questo che l’IA può essere uno strumento molto importante per migliorare la nostra vita anche sotto il punto di vista ambientale.

L’IA può infatti dimostrarsi fondamentale per raggiungere i 17 obiettivi di Sviluppo Sostenibile (Sdg) delle Nazioni Unite entro il 2030. Diversi esempi concreti dimostrano come l’IA stia già contribuendo a questo ambizioso traguardo. Nonostante l’uso controverso dell’IA per generare disinformazione o l’impatto energetico nei datacenter, un recente report di McKinsey offre un messaggio di speranza, dato che illustra il modo in cui questa tecnologia stia già avendo un impatto positivo su questi obiettivi.

I settori chiave dell’impatto dell’intelligenza artificiale sugli sdg

Gli esperti concordano che l’IA ha un potenziale significativo in cinque obiettivi specifici: buona salute e benessere (Sdg 3), istruzione di qualità (Sdg 4), energia accessibile e pulita (Sdg 7), città e comunità sostenibili (Sdg 11), e azione per il clima (Sdg 13). Il 60% delle applicazioni non profit dell’IA riguarda proprio queste aree. Per esempio, nel settore educativo, Livox adatta i contenuti per studenti con disabilità, mentre in India, Educate Girls usa l’apprendimento automatico per individuare le ragazze che non frequentano la scuola. Nel campo climatico, Global Forest Watch monitora la deforestazione illegale, mentre Google Flood Hub prevede inondazioni con sette giorni di anticipo, proteggendo numerose comunità.

L’IA e la lotta contro la povertà e per la sicurezza alimentare

L’intelligenza artificiale è utilizzata anche per combattere la povertà (Sdg 1) e migliorare la produttività agricola. In Togo, GiveDirectly ha sfruttato l’IA durante la pandemia per individuare le aree più colpite dalla povertà e ottimizzare la distribuzione degli aiuti. In India, Outgrow utilizza una piattaforma basata sull’IA per collegare oltre 200mila agricoltori con prodotti e servizi di alto valore, mentre in Colombia, Future Seeds impiega modelli predittivi per preservare habitat chiave, sostenendo la biodiversità e la sicurezza alimentare.

Finanziamenti e disparità nell’adozione dell’IA per gli sdg

Il report di McKinsey analizza anche la distribuzione dei finanziamenti destinati all’IA per gli Sdg, evidenziando che la maggior parte dei fondi è concentrata nelle aree con maggior potenziale, come la salute, l’istruzione, l’energia pulita e l’azione climatica. Tuttavia, emerge una disparità geografica: i finanziamenti sono prevalentemente diretti verso organizzazioni nei paesi ad alto reddito. Ciò sottolinea la necessità di migliorare il sistema, affrontando le sfide legate alla disponibilità e qualità dei dati, nonché alla distribuzione delle risorse computazionali e dei talenti.

Strategie per migliorare l’impatto dell’IA sugli sdg

Per sfruttare appieno il potenziale dell’IA, McKinsey suggerisce di creare partnership per condividere risorse, dati e competenze, e di sostenere lo sviluppo di beni pubblici digitali accessibili. È essenziale migliorare la raccolta e la gestione dei dati, soprattutto in contesti con scarse risorse, e ampliare il pool di talenti attraverso investimenti nella formazione. Un approccio inclusivo e incentrato sull’utente può favorire l’adozione delle soluzioni di IA, mentre un modello di business sostenibile è fondamentale per garantire il finanziamento continuo delle iniziative legate all’IA per lo sviluppo sostenibile.

In quali altri modi l’IA può aiutare a combattere il cambiamento climatico?

Oltre agli esempi specifici di monitoraggio della deforestazione e previsione delle inondazioni, l’intelligenza artificiale può contribuire alla lotta contro il cambiamento climatico in diversi altri modi.

Ottimizzazione energetica

L’IA può migliorare l’efficienza energetica in vari settori, riducendo le emissioni di CO2. Algoritmi di machine learning possono ottimizzare il consumo energetico nelle smart grid, prevedere la domanda di energia e distribuire risorse rinnovabili in modo più efficiente. Ad esempio, l’IA può gestire l’equilibrio tra la domanda e l’offerta di energia nelle reti elettriche integrate con fonti rinnovabili come l’energia solare ed eolica.

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Agricoltura sostenibile

L’IA può contribuire a pratiche agricole più sostenibili, riducendo l’impatto ambientale dell’agricoltura intensiva. Tecniche di precision farming, supportate da algoritmi di IA, possono ottimizzare l’uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi, riducendo così le emissioni e l’inquinamento del suolo e delle acque. Inoltre, l’IA può aiutare a prevedere e gestire le condizioni meteorologiche estreme, consentendo agli agricoltori di adattarsi meglio al cambiamento climatico.

Modellazione climatica avanzata

L’IA può migliorare la modellazione e le previsioni climatiche, fornendo dati più accurati e tempestivi sui cambiamenti climatici e sugli eventi meteorologici estremi. Questa capacità di modellazione avanzata permette una migliore comprensione delle dinamiche climatiche e può aiutare i decisori politici a sviluppare strategie più efficaci per mitigare gli impatti del cambiamento climatico.

Gestione dei rifiuti

L’IA può ottimizzare la gestione dei rifiuti e il riciclo, riducendo le emissioni derivanti dalla decomposizione dei rifiuti organici e dall’incenerimento. Algoritmi avanzati possono migliorare l’efficienza delle operazioni di riciclo dei rifiuti, classificando i materiali in modo più preciso e riducendo la quantità di rifiuti destinati alle discariche.

Sviluppo di materiali sostenibili

L’IA può accelerare la scoperta e lo sviluppo di nuovi materiali più sostenibili e a basso impatto ambientale. Ciò include materiali con proprietà migliori per l’isolamento termico, la riduzione delle emissioni o l’assorbimento di CO2. L’IA può anche essere utilizzata per progettare processi industriali più sostenibili che riducono l’uso di risorse naturali e le emissioni di gas serra.

Trasporti e mobilità sostenibile

L’intelligenza artificiale può contribuire alla riduzione delle emissioni nel settore dei trasporti attraverso lo sviluppo di veicoli autonomi ed elettrici, la gestione ottimizzata del traffico e la pianificazione di percorsi più efficienti. Sistemi di trasporto intelligente basati su intelligenza artificiale possono ridurre il consumo di carburante e le emissioni di gas serra migliorando la fluidità del traffico e promuovendo l’uso di trasporti pubblici e condivisi.

Rilevamento delle emissioni e gestione del carbonio

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per monitorare e rilevare le emissioni di gas serra in tempo reale, identificando le principali fonti di inquinamento. Può anche supportare tecnologie di cattura e stoccaggio del carbonio (CCS), ottimizzando i processi per catturare CO2 dall’atmosfera e immagazzinarla in modo sicuro.