Sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale per combattere il cambiamento climatico

Se non cambia nulla sul fronte del modo in cui trattiamo l’ambiente, entro il 2030 la temperatura media globale salirà a 1,5 gradi Celsius. Sebbene il numero possa sembrare insignificante, le ripercussioni di ciò possono essere catastrofiche e eventi come ondate di caldo catastrofiche, inondazioni, siccità, cattivi raccolti ed estinzione di specie diventano significativamente comuni.

Viviamo nell’ultima possibilità in cui tutte le nazioni industrializzate dovranno unire le forze per ridurre i gas serra entro la metà del 2030 e poi smettere di aggiungere anidride carbonica all’atmosfera entro l’inizio degli anni 2050. Un ritardo anche di alcuni anni renderà l’obiettivo irraggiungibile, garantendo un futuro più caldo e pericoloso.

La situazione sta lentamente sfuggendo alle mani dell’uomo, rendendo possibile l’adozione dell’intelligenza artificiale per gli interventi sui cambiamenti climatici.

In questo articolo esamineremo i due aspetti dell’uso dell’intelligenza artificiale per il cambiamento climatico: uno che evidenzia la necessità che la tecnologia entri nella causa e l’altro che suggerisce il contrario. Alla fine, lascerò a voi la decisione sull’urgenza di applicare l’intelligenza artificiale alla causa.

Per prima cosa.

Perché la tua azienda dovrebbe preoccuparsi del cambiamento climatico?

Quando si tratta di affrontare il cambiamento climatico, il business as usual non funzionerà più. Esistono diversi motivi convincenti per cui ogni azienda, inclusa la tua, dovrebbe pensare alla sostenibilità. Diamo un'occhiata a quelli più alti.

1. I clienti lo chiedono.

Una società di ricerca, Proedge, ha scoperto che il 78% degli americani pagherebbe di più per prodotti con benefici ambientali/sostenibili/beneficiari. La maggiore attenzione dei media e la consapevolezza del pubblico sulle questioni ambientali hanno fortemente influenzato le abitudini di acquisto dei consumatori. Ciò ha portato a una situazione in cui i consumatori sono più propensi ad acquistare da aziende socialmente consapevoli.

2. Risparmiare sulle tasse o ottenere del tutto agevolazioni fiscali.

Il governo federale offre molteplici crediti d’imposta che spingono le aziende a investire in fonti di energia rinnovabile, come quella geotermica, solare ed eolica. La tua azienda potrebbe avere diritto a un credito d'imposta fino al 26% del costo di installazione di un sistema di energia solare, utilizzando celle a combustibile con una capacità di 0,5 kilowatt o più e installando turbine eoliche su piccola scala con una capacità di 200 kilowatt e sotto. Altri vantaggi possono includere la detrazione fiscale sugli edifici commerciali ad alta efficienza energetica e il credito d’imposta sul reddito del biodiesel.

3. Gli investitori se lo aspettano.

Le aziende che tendono a dare priorità alla sostenibilità hanno maggiori potenzialità di attrarre investimenti da fondi orientati ai criteri ESG e da investitori socialmente consapevoli. Secondo uno studio della Harvard Business Review, le aziende che si concentrano sulla sostenibilità tendono ad avere prestazioni finanziarie migliori e un costo del capitale inferiore, attirando più investitori. È stato inoltre riscontrato che gli esecutori ESG godono di valutazioni più elevate con un margine del 20%.

4. Sta influenzando le vostre catene di approvvigionamento

Il cambiamento climatico influisce sulla catena di fornitura in due modi: provoca eventi meteorologici gravi e di lunga durata che possono danneggiare le strutture, tagliare le risorse e interrompere i viaggi. Porta anche all’innalzamento del livello del mare, un fattore fortemente utilizzato dalle catene di approvvigionamento globali, tanto che è noto che il cambiamento climatico causa ogni anno perdite per i porti di 7,6 miliardi di dollari.

Ragioni come queste incoraggiano le aziende a guardare alla tecnologia, in particolare all’intelligenza artificiale, per implementare l’azione per il clima nei loro processi. In risposta, diversi prodotti e startup di intelligenza artificiale sono entrati nel mercato, come:

• ClimateAI – Una piattaforma climatica aziendale per aiutare le aziende a ridurre, monitorare e adattarsi ai rischi climatici fisici
• Gro Intelligence : analizza trilioni di dati provenienti da più fonti (previsioni dei raccolti, immagini satellitari, topografia) per fornire previsioni su prodotti agricoli unici.
• Climavision : una soluzione di previsione che aggiorna in modo proattivo le aziende sugli eventi meteorologici che potrebbero influire sulle vendite e sulle operazioni aziendali.

Le applicazioni dell'intelligenza artificiale nei cambiamenti climatici

Il possibile ritardo o addirittura l’attenuazione di una situazione terribile richiederà sforzi rapidi verso una risposta immediata alla crisi e una pianificazione a lungo termine. Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per il cambiamento climatico sono le più adatte a questo scopo grazie alla loro capacità di raccogliere, costruire e interpretare campi di dati ampi e complessi sull’impatto climatico, sulle emissioni e altro ancora. Ciò aiuterà le parti interessate ad adottare una strategia informata e basata sui dati per affrontare le emissioni di carbonio e creare una società più verde.

Modellazione climatica

Gli esperti del riscaldamento globale utilizzano da tempo i modelli climatici per comprendere la complessità delle interazioni tra i diversi componenti del sistema terrestre in modo da poter prevedere con precisione il potenziale impatto del cambiamento climatico. Gli strumenti di intelligenza artificiale sui cambiamenti climatici aiutano a migliorare l’efficienza e l’accuratezza dei modelli integrando una grande quantità di set di dati ed elaborandoli in modo accurato. Inoltre, l’apprendimento automatico può essere applicato per trovare modelli nei set di dati raccolti che potrebbero non apparire ai ricercatori umani.

Efficienza energetica

L’ottimizzazione del consumo energetico e la riduzione dei rifiuti sono fondamentali per rendere lo sviluppo sostenibile. Per risolvere questo problema, l’industria sta sperimentando un sistema di gestione della rete intelligente basato sull’intelligenza artificiale che gestirebbe la creazione, la distribuzione e il consumo di elettricità in modo efficiente.

Questa parte dell’intelligenza artificiale sui cambiamenti climatici può aiutare ad analizzare i dati in tempo reale provenienti da più fonti, come contatori intelligenti e sensori, per identificare modelli e prevedere con precisione le richieste energetiche. Il risultato? Una migliore ottimizzazione dell’allocazione delle risorse energetiche, che non solo riduce gli sprechi ma garantisce anche che l’offerta soddisfi la domanda.

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Cattura del carbonio

Si tratta di un approccio che prevede la cattura delle emissioni di anidride carbonica rilasciate da fonti energetiche e legate all’industria prima del loro rilascio nell’ambiente. Con l’intento principale di ridurre al minimo il rilascio di CO2 nell’ambiente, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per ottimizzare il funzionamento e la progettazione di queste tecnologie di cattura del carbonio in modo che diventino più convenienti ed efficienti.

Previsione del disastro

Gli scienziati del clima e i meteorologi stanno utilizzando l’intelligenza artificiale per prevedere ed eliminare gli effetti dei disastri naturali legati al clima. Con la tecnologia dalla loro parte, possono analizzare un’enorme quantità di set di dati per trovare tendenze che indicano la possibilità di disastri imminenti, a seguito dei quali possono costruire e implementare un sistema di allerta precoce per ridurre al minimo la perdita di proprietà e vite umane.

Monitoraggio dell'ecosistema

Una parte fondamentale della misurazione dell’impatto del cambiamento climatico è monitorare lo spostamento delle risorse naturali e della biodiversità. L’uso dell’intelligenza artificiale nel cambiamento climatico può essere visto nell’utilizzo di strumenti che elaboreranno enormi quantità di dati provenienti da riprese di droni, immagini satellitari e altre fonti. Gli ambientalisti possono anche utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per trovare modelli nel cambiamento della copertura del territorio e nella distribuzione delle specie.

Moda veloce

L’industria del fast fashion contribuisce fortemente alla crisi climatica, responsabile fino al 10% delle emissioni globali di anidride carbonica. Considerando la sua portata e dimensione globale, le pratiche non sostenibili nel settore della moda possono avere impatti duraturi sull’ambiente. È qui che entrano in gioco le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per il cambiamento climatico. L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale possono aiutare a ottimizzare la catena di approvvigionamento per ridurre gli sprechi, promuovere una produzione sostenibile e monitorare il consumo di risorse.

Ottimizzazione dell'agricoltura

Un altro settore ad alte emissioni, l’agricoltura, è responsabile del 22% delle emissioni globali di gas serra. Dai piccoli agricoltori alle grandi aziende, i problemi della scarsità d’acqua, degli eventi meteorologici imprevedibili e del degrado del territorio sono simili in tutto il settore. L’intelligenza artificiale per il cambiamento climatico può aiutare in questo senso attraverso le reti intelligenti. Queste reti possono bilanciare in modo efficiente domanda e offerta, consentendo l’integrazione delle energie rinnovabili nei sistemi energetici e riducendo la dipendenza dai combustibili fossili.

Rilevazione del metano

L’inquinante molto potente, che viene rilasciato dai settori dell’agricoltura, dell’energia e delle discariche, è il secondo maggior contributore al riscaldamento globale, costantemente in competizione con l’anidride carbonica per il primo posto. Le aziende stanno unendo l’intelligenza artificiale e il cambiamento climatico per aiutare a interpretare enormi quantità di immagini satellitari che tracciano quotidianamente le emissioni globali di metano.

La tecnologia è in linea con la crescente attenzione a livello nazionale sul monitoraggio del metano con l’approvazione di normative dedicate, ad esempio da parte dell’Agenzia per la protezione ambientale degli Stati Uniti e dell’Unione europea.

Miniera tecnologica verde

Le soluzioni incentrate sul clima, dai veicoli elettrici ai pannelli solari, necessitano di un’enorme quantità di minerali come litio, cobalto e rame. Tuttavia, le attuali forniture sono ben lontane dal soddisfare la crescente domanda.

Per far fronte a questa situazione, ricercatori, governi e aziende stanno utilizzando l’intelligenza artificiale e il cambiamento climatico per trovare minerali critici. È stato scoperto che sono presenti molti dati su ciò che si trova sotto la superficie terrestre. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per esaminare questi set di dati non solo ridurrà al minimo l’incertezza, ma farà anche risparmiare miliardi di dollari spesi alla ricerca di aree redditizie da estrarre.

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Questi sono solo gli usi e i ruoli a livello superficiale dell’intelligenza artificiale nel cambiamento climatico, l’intera portata, anche se fino all’immaginazione, generalmente si trova tra cinque elementi:

• Per raccogliere e completare set di dati complessi su effetti climatici, emissioni e altro ancora
• Rafforzare il processo decisionale e la pianificazione
• Per ottimizzare le operazioni
• Per sostenere gli ecosistemi collettivi
• Incoraggiare eventi positivi per il clima

BCG ha svolto un lavoro straordinario nel classificare in un quadro il ruolo dell’intelligenza artificiale per il cambiamento climatico.

Ora che abbiamo esaminato le applicazioni ad ampio raggio dell’IA nel cambiamento climatico, alcune cose sono chiare. Il settore è pronto per un intervento tecnologico che porta a una situazione in cui la domanda di strumenti intelligenti incentrati sul clima e domande su come sviluppare una piattaforma di intelligenza artificiale come ClimateGPT o CO2 AI è in aumento.

Tuttavia, questo ottimismo da parte della tecnologia non è in alcun modo un segno che la situazione pericolosa sia sotto controllo. Gli esseri umani e le istituzioni continueranno a svolgere il ruolo più importante nel riportare gli sforzi sulla buona strada quando si tratterà di raggiungere gli obiettivi fissati dalla Task Force nazionale sul clima.

Portando avanti la conversazione sui benefici dell’intelligenza artificiale nel cambiamento climatico, esaminiamo un’infografica che elenca le applicazioni nel mondo reale dell’intelligenza artificiale nel cambiamento climatico.

Questo ti darebbe un'idea delle iniziative che vengono intraprese per combinare la tecnologia con la causa.

Fino a questo punto, abbiamo esaminato i vantaggi dell’intelligenza artificiale nel cambiamento climatico e le aziende che utilizzano la tecnologia per trasformare questi vantaggi in realtà affinché i changemaker possano utilizzarli. Ma questo significa forse che stiamo ignorando la potenza di calcolo e l’elettricità di cui il sistema di intelligenza artificiale ha bisogno per funzionare?

È stato scoperto che OpenAI GPT-3 e OPT di Meta emettono oltre 500 e 75 tonnellate di anidride carbonica. Ciò che è peggio è che l’effetto preciso che l’intelligenza artificiale avrebbe sulla crisi climatica è impossibile da calcolare, anche se l’attenzione viene mantenuta sulla quantità di emissioni di gas serra. Questo perché esistono molti tipi diversi di intelligenza artificiale, come un modello AI e ML che individua le tendenze nei dati di ricerca, un programma di visione che aiuta le auto a guida autonoma a evitare ostacoli o un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che consente a un chatbot di parlare in modo naturale, tutti con quantità diverse di requisiti di potenza di calcolo per addestrarsi e funzionare.

Un altro aspetto da considerare qui è che se la tecnologia sta aiutando un lato della medaglia, è stata anche costruita per dare potere ai responsabili dell’ambiente. Nel 2019, ad esempio, Microsoft ha annunciato una partnership con ExxonMobil, affermando che la società utilizzerà la piattaforma di cloud computing di Microsoft, Azure. Il colosso petrolifero ha affermato che grazie a questa partnership, che si basa sull’uso dell’intelligenza artificiale per determinati compiti come l’analisi delle prestazioni, potrebbe ottimizzare le sue operazioni minerarie e, entro il 2025, aumentare la produzione di petrolio di 50.000 barili equivalenti di petrolio al giorno.

Bilanciare questa equazione ricade in ultima analisi sulla responsabilità dei politici, delle aziende che utilizzano l’intelligenza artificiale e delle aziende che costruiscono servizi di sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Il contributo di Appinventiv nel rendere l'intelligenza artificiale più verde

In Appinventiv ci consideriamo una delle organizzazioni più focalizzate sulla neutralità del carbonio. Quando creiamo applicazioni lavoriamo con la massima attenzione alle emissioni che si disperderanno nell'ambiente.

Alcune delle pratiche che seguiamo per potenziare l’intelligenza artificiale e il cambiamento climatico nel nostro SDLC includono:

• Utilizzo di modelli generativi di grandi dimensioni esistenti
• Utilizzando metodi computazionali a risparmio energetico come TinyML e microcontrollori
• Messa a punto dei modelli generativi
• Utilizzo di strumenti come ML CO2 Impact Calculator per misurare il livello di anidride carbonica generato durante l'addestramento dei modelli di machine learning.

Per noi, l’approccio allo sviluppo del software AI riguarda sempre il modo in cui possiamo utilizzare i modelli esistenti al massimo delle loro capacità. Costringerci a considerare i limiti del risparmio energetico, alla fine ci spinge verso innovazioni nuove e creative dell’intelligenza artificiale.

Domande frequenti

D. In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare il cambiamento climatico?

R. La risposta alla domanda se l’intelligenza artificiale risolverà il cambiamento climatico sta nelle modalità. Ecco alcuni modi in cui l’intelligenza artificiale può aiutare a contrastare il cambiamento climatico. Modellazione climatica, efficienza energetica, cattura del carbonio, previsione dei disastri, monitoraggio degli ecosistemi, fast fashion, ottimizzazione dell'agricoltura, rilevamento del metano e estrazione mineraria con tecnologia verde.

D. Cos'è l'intelligenza artificiale verde?

R. L’intelligenza artificiale verde riguarda lo sviluppo di algoritmi che utilizzano meno dati e risorse computazionali. Di conseguenza, la necessità di calcoli ad alta intensità energetica viene ridotta senza alcun impatto significativo sull’efficienza del modello di intelligenza artificiale.

D. In che modo le aziende possono ridurre le emissioni di carbonio del modello AI?

R. Esistono diversi modi in cui le aziende possono creare un’IA più verde:

• Aggiorna o ottimizza i modelli esistenti.
• Utilizzare metodi computazionali meno dispendiosi in termini energetici.
• Progettare l'architettura IT per la sostenibilità.
• Monitora il consumo energetico, l'utilizzo dell'hardware e l'archiviazione dei dati per trovare opportunità per diventare più efficiente dal punto di vista energetico.