L’intelligenza artificiale è un’opportunità senza precedenti per accelerare la transizione verso l’azzeramento delle emissioni di carbonio causa del riscaldamento globale. Nella divisione tra “apocalittici” e “integrati” di cui parlava Umberto Eco a proposito del momento in cui si presenta una nuova tecnologia dirompent ci sono da un lato gli entusiasti a tutti i costi, dall’altro i catastrofisti pronti a vedere solo le conseguenze negative. Mantenendo questa divisione, un po’ schematica ma sempre attuale, uno studio sull’AI pubblicato su Nature propende più per la seconda visione, più ottimistica. Lo fa però con dati solidi e un calcolo delle emissioni nette legate alla nuova tecnologia.
Gli autori e le autrici di “Green and intelligent: the role of AI in the climate transition” della London School of Economics sostengono che confrontando i benefici stimati in termini di riduzione di gas serra dell’applicazione dell’intelligenza artificiale in settori chiave – energia, alimentazione e mobilità, che insieme contribuiscono a quasi la metà delle emissioni globali – con l’aumento di emissioni causate dal maggior utilizzo dei data center generate dalle attività legate all’AI, il bilancio resta comunque positivo e questo è sicuramente uno stimolo alla sua adozione per promuovere una crescita economica sostenibile e inclusiva, sostenendo, allo stesso tempo, l’azione per la difesa del clima e la transizione verso un’economia a basse emissioni di carbonio.
Le cinque aree di impatto attraverso le quali l’AI può favorire la riduzione delle emissioni – trasformare sistemi complessi, accelerare la scoperta tecnologica, influenzare il comportamento, modellare interventi climatici e migliorare la resilienza – forniscono una chiara tabella di marcia per sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale. Ecco quale può essere il suo contributo e quante emissioni aiuterà a evitare, secondo le stime contenute nella ricerca.
Come l’intelligenza artificiale può ridurre le emissioni
Decarbonizzare l’economia globale richiede cambiamenti sistemici e strutturali radicali in tutti i principali sistemi complessi, inclusi città, territorio, trasporti, industria ed energia. Ripensare e trasformare tali sistemi complessi e gestirli in modo efficace ed efficiente, basandosi su dati in tempo reale, può essere notevolmente facilitato dall’intelligenza artificiale. Nel settore energetico, per esempio, l’AI può migliorare la stabilità e l’efficienza dell’integrazione delle energie rinnovabili nelle reti elettriche. L’intermittenza dell’energia solare ed eolica rappresenta una sfida significativa, poiché l’offerta fluttuante deve essere bilanciata con la domanda in tempo reale. L’AI può ottimizzare la gestione della rete prevedendo in modo più accurato domanda e offerta e gestendo le risorse energetiche distribuite, come i veicoli elettrici e i sistemi di accumulo energetico. L’intelligenza artificiale può contribuire ad adottare sistemi integrati anche in contesti urbani per migliorare la pianificazione, le scelte progettuali e la costruzione di infrastrutture, reti intelligenti, edifici verdi o sistemi di trasporto resilienti.
Raggiungere emissioni nette pari a zero richiede di accelerare l’adozione delle tecnologie pulite esistenti e di scoprire rapidamente nuove tecnologie. L’AI si è dimostrata uno strumento potente per accelerare il ritmo della scoperta e della commercializzazione in campi come la scienza dei materiali e la biotecnologia. Sempre utile per diminuire gli impatti e le emissioni è impiegare l’AI per migliorare l’utilizzo degli asset e l’efficienza delle risorse, in particolare nell’industria, riducendo gli sprechi nella produzione, nella logistica e nel riciclo. Con nuovi spazi di mercato per realtà imprenditoriali innovative come la start-up GreyParrot, che utilizza la visione artificiale basata su AI per ottimizzare la selezione dei materiali negli impianti di riciclaggio, aumentando significativamente i tassi di riciclo.
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Cambiare modelli di consumo e abitudini
Cambiamenti nello stile di vita e nel comportamento dei consumatori possono ridurre le emissioni di gas serra del 40–70% entro il 2050. Le raccomandazioni personalizzate consigliate dall’AI possono responsabilizzare i consumatori nell’adottare tecnologie a basse emissioni suggerendo opzioni che si allineano alle loro esigenze riducendo al minimo l’impatto ambientale. Il potenziale di tecnologie di questo tipo è enorme, fanno notare gli autori britannici: abbassare i termostati di appena 1 grado potrebbe far risparmiare alle famiglie del Regno Unito 670 milioni di sterline all’anno e ridurre le emissioni di CO₂ di 3,5 milioni di tonnellate.
Nel settore alimentare, le telecamere di intelligenti dotate di riconoscimento delle immagini basato su AI vengono utilizzate per tracciare e ridurre automaticamente lo spreco alimentare nelle cucine. Questa tecnologia ha già aiutato gli chef in oltre 3000 ristoranti a individuare i prodotti sprecati e a modificare il loro menù, riducendo significativamente lo spreco alimentare. Nel settore della mobilità, infine, Google Maps offre agli utenti percorsi a basso consumo di carburante, riducendo le emissioni individuali grazie a decisioni suggerite dall’AI.
Politiche climatiche più efficaci grazie all’AI
La capacità dell’AI di elaborare vasti insiemi di dati, ed eseguire simulazioni complesse in tempo reale, la rende uno strumento prezioso per migliorare l’accuratezza dei modelli climatici, essenziali per comprendere i rischi climatici sia immediati che a lungo termine. I modelli basati su AI possono anche essere applicati per progettare e implementare meglio le politiche climatiche, generando intuizioni e previsioni su scenari complessi o monitorando l’efficacia dell’attuazione delle politiche.
L’AI può anche supportare la resilienza e l’adattamento a lungo termine grazie alla sua capacità di creare simulazioni su larga scala che tracciano come gli ecosistemi potrebbero evolvere. Ad esempio, utilizzando la tecnologia satellitare, l’AI può aiutare a monitorare la perdita di biodiversità dopo gli incendi forestali e stimare il contenuto idrico della chioma degli alberi, in combinazione con le previsioni di siccità, per aiutare a prevedere quali regioni sono più a rischio.
L’AI sta già migliorando i sistemi di allerta precoce per eventi meteorologici estremi, come inondazioni e incendi, permettendo a governi e comunità di adottare misure proattive per ridurre i danni, salvando vite e risorse economiche significative. Ad esempio, le inondazioni causano 50 miliardi di dollari di danni economici ogni anno, esponendo 1,5 miliardi di persone a questi rischi. FloodHub di Google utilizza modelli di apprendimento automatico per prevedere eventi di inondazione fino a cinque giorni in anticipo, emettendo allerte dettagliate in più di 80 paesi. Per coprire più estensivamente gli eventi meteorologici estremi, vengono sviluppati gemelli digitali, come Earth-2 di NVIDIA e DestinE dell’Agenzia Spaziale Europea (ESA).
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Una stima netta con le emissioni: il calcolo degli impatti dell’AI
Sebbene l’AI possa contribuire all’aumento delle emissioni attraverso il consumo energetico dei data center necessari per gestire la potenza di calcolo, le stime contenute nella ricerca mostrano che il potenziale di riduzione delle emissioni derivante dalle applicazioni dell’intelligenza artificiale in soli tre settori compenserebbe più che ampiamente l’aumento totale delle emissioni dell’AI in tutte le attività economiche.
Studi precedenti, come quelli condotti da Microsoft e PwC o Google e BCG, hanno tentato di quantificare il potenziale impatto dell’AI sulla riduzione delle emissioni stimandolo rispettivamente tra l’1,5 e il 4% e tra il 5 e il 10% entro il 2030, equivalenti a 1–2,5 GtCO₂e e 2,6–5,3 GtCO₂e. Si tratta, tuttavia, di studi senza peer review e da soggetti direttamente interessati allo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Secondo le previsioni fatte dai ricercatori della London School of Economics, l’intelligenza artificiale ha un potenziale di ridurre le emissioni tra i 3,2 e i 5,4 GtCO₂e all’anno entro il 2035. Queste riduzioni di emissioni stimate superano l’aumento stimato di 0,4–1,6 GtCO₂e derivante dal consumo energetico globale dei data center e dell’AI, notano gli autori: “Ciò significherebbe accelerare i nostri progressi nella riduzione delle emissioni, avvicinandoci del 36% all’allineamento con una traiettoria di riduzione delle emissioni più ambiziosa rispetto allo scenario business as usual entro il 2035”.
Nel settore dell’energia, l’AI può migliorare l’efficienza dei sistemi a energia rinnovabile ottimizzando la gestione della rete e aumentando la produttività del fotovoltaico e dell’eolico fino al 20%, col potenziale di riduzione delle emissioni di 1,8 GtCO₂e all’anno entro il 2035. Nel settore della carne e dei latticini, l’influsso dell’intelligenza artificiale può essere nel favorire il consumo di prodotti alternativi, ad esempio identificando nuove fonti di proteine di elevata qualità che possano ridurre il consumo di carne, riducendo i costi di produzione grazie all’aumento di efficienza oppure perché consente di migliorare il gusto e l’attrazione dei consumatori per questi prodotti: ciò potrebbe portare a risparmi di emissioni di 0,9–1,6 GtCO₂e o addirittura di 1,7–3,0 GtCO₂e in uno scenario più ambizioso.
Nel settore dei veicoli leggeri su strada, la maggior parte delle riduzioni di emissioni legate all’intelligenza artificiale deriverà dai guadagni di efficienza, cioè dalla mobilità condivisa potenziata dall’AI che porta a un migliore utilizzo dei veicoli. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per scoprire composizioni migliori di batterie che ne riducono i costi o prevede le posizioni ottimali per le infrastrutture di ricarica EV. Complessivamente, gli autori stimano che l’AI possa ridurre le emissioni in questo settore di 0,5–0,6 GtCO₂e all’anno entro il 2035.
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Il mercato non basta: sull’AI deve intervenire la politica
Tuttavia lasciare che siano i mercati a determinare le applicazioni e la governance dell’intelligenza artificiale può rivelarsi rischioso. “I governi hanno un ruolo fondamentale nel garantire che l’AI venga implementata efficacemente per accelerare la transizione in modo equo e sostenibile”, scrivono gli autori. In questa trasformazione, infatti, “le sole forze di mercato potrebbero non essere sufficienti”. Spetta ai politici creare condizioni abilitanti, fornire incentivi finanziari per la ricerca e sviluppo e garantire che le applicazioni di intelligenza artificiale siano indirizzate verso beni pubblici e aree ad alto impatto.
Secondo gli autori e le autrici, l’intervento pubblico è particolarmente importante per affrontare i rischi associati all’AI, come l’aumento del consumo energetico e l’aggravamento delle disuguaglianze. I governi devono regolamentare l’AI, ad esempio promuovendo modelli a basso consumo, e investire nelle infrastrutture e nell’istruzione nei paesi in via di sviluppo.
Allo stesso tempo, l’AI può essere uno strumento di governance per promuovere responsabilità collettiva e azione climatica, ad esempio attraverso politiche pubbliche e campagne di sensibilizzazione. Se gli investimenti saranno orientati nella direzione giusta e si sosterrà adeguatamente l’innovazione e la cooperazione internazionale, “i governi possono garantire che l’intelligenza artificiale apporti benefici sia ambientali che economici”, aprendo la strada a un futuro sostenibile.
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