L’agricoltura è uno dei settori più importanti per la sostenibilità ambientale, in quanto contribuisce alla sicurezza alimentare, alla conservazione della biodiversità, alla mitigazione del cambiamento climatico e alla gestione delle risorse naturali. Tuttavia, l’agricoltura è anche uno dei settori più vulnerabili e più impattanti sull’ambiente, in quanto dipende dalle condizioni climatiche, consuma grandi quantità di acqua e fertilizzanti, e produce emissioni di gas serra e rifiuti. Come possiamo rendere l’agricoltura più efficiente, più produttiva e più ecologica? La risposta potrebbe venire dall’intelligenza artificiale (IA).
L’IA è una tecnologia che permette di creare sistemi in grado di apprendere, ragionare e interagire con il mondo. L’IA ha il potenziale di trasformare molti settori e ambiti della vita umana, portando benefici in termini di efficienza, innovazione e qualità. Tuttavia, l’IA presenta anche delle sfide e dei rischi, sia dal punto di vista etico che ambientale. Come possiamo sfruttare le potenzialità dell’IA in modo responsabile e sostenibile?
Un esempio di soluzione che combina l’IA e la sostenibilità ambientale è quello proposto da WIIT, una società italiana leader nel mercato dei servizi cloud e di IA. WIIT ha realizzato una piattaforma di IA dedicata all’agricoltura sostenibile, in grado di sfruttare i dati raccolti sul campo da sensori IoT, uniti agli Open Data, per fornire informazioni e suggerimenti agli agricoltori, migliorando la qualità e la quantità delle colture, riducendo i consumi di acqua e fertilizzanti, e prevenendo le malattie delle piante. Questa soluzione ha vinto il premio speciale per i progetti più green ai Digital360 Awards 2023, ed è stata apprezzata anche in Germania per la sua visione europea.
Questa soluzione dimostra come l’IA possa essere usata per il bene dell’ambiente e della società, ma anche come l’IA debba essere sviluppata e utilizzata in modo sostenibile. Infatti, l’IA richiede una grande quantità di energia elettrica per il suo funzionamento, che spesso proviene da fonti non rinnovabili o a elevata emissione di CO2. Inoltre, l’IA genera una grande quantità di dati, che devono essere memorizzati, trasferiti e processati in data center e infrastrutture cloud, che a loro volta consumano energia e risorse. Per questo, è necessario adottare delle misure per rendere l’IA più efficiente, più verde e più circolare, cioè in grado di ridurre, riutilizzare e riciclare le risorse impiegate.
L’impatto ambientale dell’IA
Secondo uno studio del 2019, il costo energetico e le emissioni di carbonio per addestrare un modello di deep learning, una delle tecniche più avanzate di IA, possono essere equivalenti a quelli di cinque auto durante il loro ciclo di vita. Un altro studio del 2020 stima che il settore dell’IA potrebbe consumare fino al 10% dell’energia elettrica mondiale entro il 2025.
Questi dati mostrano che l’IA ha un impatto ambientale non trascurabile, che potrebbe compromettere gli obiettivi di sviluppo sostenibile stabiliti dall’ONU con l’Agenda 2030 e dal Green Deal europeo. Per questo, è necessario adottare delle misure per rendere l’IA più efficiente, più verde e più circolare, cioè in grado di ridurre, riutilizzare e riciclare le risorse impiegate.
Le soluzioni per un’IA sostenibile
Esistono diverse soluzioni per mitigare l’impatto ambientale dell’IA e per utilizzare l’IA a favore della sostenibilità ambientale. Alcune di queste soluzioni sono:
- Energy Supply: acquistare energia derivante da fonti rinnovabili o a basso impatto ambientale, come l’energia solare, eolica o idroelettrica. Questo permette di ridurre le emissioni di gas serra e di contribuire alla transizione energetica. Ad esempio, Google ha annunciato di voler alimentare tutti i suoi data center e uffici con energia 100% rinnovabile entro il 2030.
- Energy Efficiency: ottimizzare l’uso dell’energia elettrica nei processi di IA, riducendo il consumo e lo spreco di energia. Questo si può fare attraverso l’uso di algoritmi e modelli più efficienti, l’adozione di tecniche di compressione e distillazione dei dati, la scelta di hardware e software più performanti e meno energivori, e l’implementazione di sistemi di raffreddamento e gestione termica più efficaci. Ad esempio, Microsoft ha sviluppato un sistema di raffreddamento a immersione per i suoi server, che permette di ridurre il consumo energetico del 15% e di aumentare la durata dei componenti.
- Circular Economy: applicare i principi dell’economia circolare all’IA, cioè minimizzare la produzione di rifiuti e massimizzare il recupero e il riciclo delle risorse. Questo si può fare attraverso il design di prodotti e servizi di IA che siano duraturi, riparabili e aggiornabili, la riduzione dell’uso di materiali non rinnovabili o tossici, la promozione di pratiche di riutilizzo e condivisione dei dati e dei dispositivi, e la gestione responsabile dei rifiuti elettronici. Ad esempio, Apple ha creato un robot chiamato Daisy, in grado di smontare e riciclare fino a 200 iPhone al giorno, recuperando materiali preziosi come oro, rame e platino.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale è una tecnologia che offre grandi opportunità, ma anche grandi sfide, per la sostenibilità ambientale. Per questo, è necessario adottare un approccio responsabile e consapevole, che tenga conto degli impatti e dei benefici che l’IA può avere sull’ambiente. Le soluzioni esposte in questo articolo sono solo alcuni esempi di come si può rendere l’IA più sostenibile e come si può usare l’IA per la sostenibilità. Tuttavia, queste soluzioni richiedono la collaborazione e il coinvolgimento di tutti gli attori coinvolti: ricercatori, sviluppatori, produttori, consumatori, policy maker, società civile e organizzazioni internazionali. Solo così si potrà garantire che l’IA sia al servizio dell’umanità e del pianeta.
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