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L’intelligenza artificiale può salvare milioni di vite degli animali impiegati nella ricerca biomedica per gli esperimenti in laboratorio. Ne è convinta Arti Ahluwalia, professoressa di Bioingegneria all’Università di Pisa e per anni direttrice Centro di Ricerca “E. Piaggio”, specializzato in automazione, robotica e bioingegneria dove ancora oggi continua a svolgere le sue ricerche. Un tema particolarmente caro alla ricercatrice, che l’ha spinta a fondare il Centro 3R, il centro interuniversitario italiano per la promozione dei principi delle 3R nella didattica e nella ricerca, ovvero sostituire, ridurre e raffinare l’uso degli animali nella sperimentazione scientifica.
Arti Ahluwalia si occupa di questioni etiche e socio-culturali legate all’uso degli animali in generale (come animali da allevamento, animali domestici, oltre che quelli di laboratorio) e del nostro rapporto con la natura nell’ottica di un ingegnerie biomedico, lavorando dunque con le tecnologie più avanzate, inclusa l’intelligenza artificiale. Le potenzialità sono evidenti: grazie alle capacità di calcolo e di elaborazione, l’intelligenza artificiale accelera l’analisi dei big data e dei marcatori, riducendo la necessità di esperimenti sugli animali, fino a simulare processi biologici complessi attraverso modelli computazionali avanzati senza bisogno di sperimentazione in vitro.
Ma non è l’unica possibilità offerta dall’AI nel campo della ricerca biomedica. E molte delle soluzioni possono avere una ricaduta immediata anche a livello ambientale e nella promozione dell’economia circolare: “Nella ricerca biomedica, vediamo un crescente interesse per modelli basati sull’AI che riducono sprechi e migliorano l’efficienza—principi che si allineano con quelli della circolarità”, sostiene la ricercatrice, raggiunta da EconomiaCircolare.com in Sudafrica dove sta attualmente lavorando per sensibilizzare sui principi delle 3R nelle università sudafricane.
Professoressa Arti Ahluwalia, prima di approfondire le tecnologie partiamo dal lato più “scomodo” dell’intelligenza artificiale: in che ordine di grandezza si possono quantificare i suoi impatti ambientali?
L’AI non è una tecnologia trasformativa quanto invenzioni fondamentali come la ruota, l’elettricità o il motore a combustione, ma la collocherei al livello dell’automobile. Come le automobili, l’AI non è una singola scoperta rivoluzionaria, ma il risultato della combinazione e ottimizzazione di tecnologie già esistenti. Le auto hanno trasformato le società, cambiando il nostro modo di vivere, lavorare e spostarci. L’AI, allo stesso modo, sta cambiando il modo in cui prendiamo decisioni, automatizziamo processi e interagiamo con le informazioni. Il suo impatto sarà profondo, non tanto perché introduce qualcosa di completamente nuovo, ma perché potenzia ed accelera ciò che già possiamo fare.
Quali strategie adottare per ridurre questi impatti?
Più che ridurre l’impatto dell’AI, credo sia fondamentale gestirlo in modo consapevole, per massimizzarne i benefici e mitigare i potenziali rischi. L’AI non è intrinsecamente positiva o negativa: tutto dipende da come viene sviluppata e applicata. Per questo è essenziale investire in sistemi di AI trasparenti ed etici, garantire una governance solida e integrare una supervisione umana nei processi decisionali critici. Così come regolamentiamo l’uso di animali nella ricerca per garantire il loro benessere, buone pratiche scientifiche e risultati affidabili, anche l’AI deve essere guidata da principi chiari, sia etici che sociali per migliorare la loro applicazione.
Dove vede maggiori potenzialità nell’intelligenza artificiale applicata all’ambiente e alla lotta ai cambiamenti climatici?
Il grande potenziale dell’AI risiede nella sua capacità di analizzare enormi quantità di dati, rilevare schemi complessi e fare previsioni oltre le capacità umane. Questo permette di modellare sistemi ambientali complessi, ottimizzare l’uso delle risorse e prevedere sfide future. Un esempio è il miglioramento della modellizzazione climatica: l’AI sta rendendo più accurate le previsioni sull’aumento delle temperature, sugli eventi climatici estremi e sulle loro conseguenze a lungo termine. Un altro ambito è la conservazione della biodiversità, dove l’AI viene utilizzata per monitorare specie a rischio tramite immagini satellitari o analisi acustiche.
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Ma forse il contributo più significativo dell’AI è la possibilità di prevedere conseguenze indesiderate prima che si manifestino. Un secolo fa, non avevamo la consapevolezza di come il consumo di combustibili fossili avrebbe alterato il clima o di come i rifiuti plastici sarebbero rimasti nell’ecosistema per decenni. Se avessimo avuto allora modelli predittivi basati sull’AI, forse avremmo agito diversamente. Oggi, l’AI ci offre l’opportunità di valutare l’impatto a lungo termine delle nuove tecnologie e delle politiche ambientali, prevenendo potenziali crisi future.
Mi permetta però una precisazione: qui il discorso è più ampio rispetto all’utilizzo o meno dell’intelligenza artificiale e riguarda il rapporto tra l’uomo, la morte e la natura. Il valore che la nostra cultura dà alla vita secondo me è troppo alto al confronto che diamo al resto della natura. Perciò la cura dell’uomo viene prima della cura dell’ambiente. Facciamo di tutto per garantire condizioni sterili e mantenere in vita una persona utilizzando dispositivi sintetici e artificiali, come pompe, tubi e altri supporti medici. Tuttavia, raramente ci soffermiamo sulla sostenibilità dei materiali impiegati nelle cure. Eppure servirebbe un maggiore equilibrio. Solo quando comprenderemo davvero quanto l’ambiente influisca sulla nostra salute, saremo in grado di affrontare il dilemma uomo-natura in maniera più consapevole.
E relativamente al suo campo di specializzazione, professoressa Arti Ahluwalia, nella ricerca biomedica?
Nel campo della ricerca biomedica, un impiego rivoluzionario, su un tema a me molto caro è al fine di ridurre la necessità di esperimenti sugli animali da laboratorio grazie alla potenza di calcolo e alla capacità di elaborazione, l’intelligenza artificiale accelera l’analisi dei big data e dei marcatori, fino a simulare processi biologici complessi attraverso modelli computazionali avanzati senza bisogno di sperimentazione in vitro. In pratica l’intelligenza artificiale può essere impiegata per creare modelli più realistici della fisiologia e della patofisiologia umana. Poiché gli esseri umani presentano un’enorme variabilità individuale—dovuta a fattori genetici, stile di vita, abitudini e condizioni ambientali—le risposte biologiche possono variare significativamente da persona a persona.
Al contrario, negli esperimenti di laboratorio sugli animali, i soggetti appartengono spesso allo stesso ceppo genetico, seguono diete standardizzate e vivono in ambienti controllati e uniformi. Questa omogeneità limita la possibilità di rappresentare la complessità e la diversità biologica umana. L’intelligenza artificiale, invece, grazie alla sua capacità di elaborare enormi quantità di dati, permette di sviluppare modelli personalizzati che tengono conto delle specificità individuali. Questo approccio potrebbe essere fondamentale per superare il problema della scarsa trasferibilità dei dati ottenuti dalla sperimentazione animale.
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Attualmente, inoltre, il machine learning è utilizzato a sostegno per diagnosi rapide, interpretando ad esempio rapidamente le immagini da risonanza magnetica, riducendo il margine di errore. Ma potrei citarle molti altri casi. Per esempio, uno dei nostri ricercatori sta utilizzando l’intelligenza artificiale per interpretare le emozioni umane analizzando video, fotografie del volto e le reazioni a determinati stimoli, che possono provenire sia da operatori esterni sia da robot. Questo lavoro ci sta permettendo di sviluppare sistemi robotici più sensibili e reattivi alle risposte umane, migliorandone l’interazione e rendendoli più efficaci nella comunicazione con le persone.
Un altro progetto, condotto da un collega, riguarda la stratificazione della popolazione in base alle caratteristiche fisiologiche. Analizzando dati su abitudini personali, parametri fisiologici e misurazioni come la frequenza cardiaca o l’ecocardiogramma, è possibile individuare gruppi di persone con profili simili, più o meno suscettibili a determinate malattie. Questa analisi, supportata dall’intelligenza artificiale, è essenziale per la medicina di precisione, poiché permette di identificare i fenotipi più vulnerabili e sviluppare strategie di prevenzione e trattamento più mirate.
Professoressa Arti Ahluwalia, pensa che la ricerca sull’intelligenza artificiale stia andando nella giusta direzione oppure ritiene la rotta debba essere modificata velocemente?
Credo che la ricerca sull’AI stia procedendo nella giusta direzione e che dobbiamo sfruttarne al massimo le potenzialità. Tuttavia, il problema non è mai la tecnologia in sé, ma l’intento umano e la governance che la circonda. L’AI è uno strumento, e come qualsiasi strumento può essere usato per il progresso o per il profitto a scapito dell’etica. Qui vedo un collegamento con il mio lavoro nella promozione dei principi delle 3R nella ricerca biomedica. Gli scienziati sono incentivati ad adottare e implementare le 3R (ovvero sostituire gli animali negli esperimenti scientifici, ridurre il loro utilizzo o perfezionare i metodi per minimizzarne la sofferenza) non solo perché è eticamente corretto, ma perché porta a una scienza più solida e affidabile. La logica conclusione è che il modo migliore per garantire il benessere animale è non usarli affatto nella sperimentazione, ma sviluppare tecnologie alternative che possano sostituirli o addirittura superarli in termini di efficacia.
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Allo stesso modo, la sostenibilità ambientale non dovrebbe essere vista come un ostacolo, ma come un’opportunità per innovare in modo più intelligente. L’AI può aiutarci in questo, identificando soluzioni he allineino incentivi economici e sostenibilità. La vera sfida è garantire che l’AI serva le giuste priorità, non solo il profitto a breve termine ma il benessere collettivo nel lungo periodo. Per questo, l’educazione è fondamentale: dobbiamo promuovere la conoscenza dell’AI e sviluppare una mentalità che metta al centro la sostenibilità, l’etica e la responsabilità sociale. Credo anche che l’AI potrebbe aiutare gli scienziati e i policy-makers a sviluppare argomentazioni adatte ai diversi contesti culturali, per promuovere la responsabilità ambientale in modo più efficace.
Quali potenzialità porta l’AI per abilitare i processi nell’economia circolare, ad esempio?
Vedo chiare analogie tra il ruolo dell’AI nella ricerca scientifica e il suo potenziale nei processi dell’economia circolare. Nel mio settore, l’AI aiuta a ottimizzare le risorse, riducendo esperimenti superflui e affinando metodologie più efficienti ed etiche. Allo stesso modo, nell’economia circolare, l’AI può tracciare i materiali lungo il loro ciclo di vita, ottimizzare strategie di riduzione dei rifiuti e migliorare l’efficienza nel riciclo e nel riutilizzo delle risorse. L’aumento della produzione di rifiuti sanitari e il consumo energetico degli ospedali e delle infrastrutture sanitarie sono due impatti notevoli che l’intelligenza artificiale può aiutare a tenere sotto controllo.
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