(AI) L’AI aiutare la transizione ecologica? Ci ha risposto l’AI di Gemini!
Abbiamo chiesto all'intelligenza artificiale (AI) di Gemini come l'AI stessa può accelerare la transizione ecologica: di seguito riportiamo una sintesi della risposta fornita.
Innanzitutto serve dire che l'AI può funzionare come strumento chiave per ottimizzare i processi, prevedere scenari e migliorare l'efficienza in diversi settori.
L'AI, attraverso l'analisi di grandi volumi di dati (i "big data"), può rendere le nostre attività più sostenibili, dalla produzione di energia alla gestione delle risorse.
Settore Energetico e Decarbonizzazione
L'AI è fondamentale per la decarbonizzazione del sistema energetico, la parte più importante e sostanziale della transizione ecologica, nelle seguenti aree:
- ottimizzazione delle fonti energetiche rinnovabili: l'AI può prevedere la produzione di energia da fonti intermittenti come l'eolico e il solare. Analizzando dati meteorologici e ambientali, gli algoritmi possono anticipare la produzione con precisione, aiutando i gestori delle reti a bilanciare domanda e offerta, e riducendo il ricorso a centrali a combustibili fossili di riserva,
- creazione di reti energetiche intelligenti (Smart Grid): l'AI permette di creare reti elettriche che gestiscono in tempo reale il flusso di energia, ottimizzando la distribuzione e riducendo le perdite. Ciò porta a una maggiore stabilità ed efficienza del sistema,
- miglioramento dell'efficienza energetica: l'AI monitora e regola il consumo energetico in edifici e industrie, identificando sprechi e suggerendo modi per ridurli. Ad esempio, può controllare l'illuminazione e il riscaldamento in base all'occupazione e all'ora del giorno.
Gestione delle Risorse e dei Rifiuti
L'AI offre soluzioni innovative anche per un uso più sostenibile delle risorse, per la gestione dei rifiuti, per la circolarità:
- economia circolare: in questo contesto l'AI può migliorare la raccolta differenziata e il riciclo. I sistemi di visione artificiale, per esempio, sono in grado di classificare i rifiuti con maggiore accuratezza rispetto ai metodi tradizionali, aumentando l'efficienza del riciclo e riducendo la contaminazione dei materiali.
- agricoltura di precisione: l'AI può ottimizzare l'uso di acqua e fertilizzanti nelle coltivazioni. Analizzando dati da sensori e droni, gli agricoltori possono monitorare la salute delle piante e applicare solo la quantità di risorse necessarie, riducendo l'impatto ambientale e gli sprechi.
- logistica sostenibile: gli algoritmi possono pianificare percorsi di consegna più efficienti per i veicoli commerciali, riducendo il consumo di carburante e le emissioni di CO2.
AI: monitoraggio ambientale e altre sfide
Infine l'AI può supportare il monitoraggio ambientale e l'innovazione scientifica, con particolare riferimento a:
- modelli climatici: l'AI analizza enormi set di dati per migliorare i modelli climatici, aiutando gli scienziati a prevedere gli effetti a lungo termine del cambiamento climatico e a informare le politiche di adattamento.
- ricerca sui materiali: l'AI può accelerare la scoperta di nuovi materiali sostenibili, come batterie più efficienti o catalizzatori per la cattura del carbonio.
È importante notare che, sebbene l'AI offra enormi vantaggi, il suo stesso sviluppo ha un impatto ambientale: l'addestramento di modelli complessi richiede infatti una grande quantità di energia, oggi prodotta ancora prevalentemente da fonti fossili.
Per affrontare questo problema, si stanno studiando modi per rendere l'AI stessa più efficiente dal punto di vista energetico, ad esempio attraverso l'ottimizzazione del software e l'uso di data center alimentati da energie rinnovabili.
