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Società

Intelligenza artificiale e sostenibilità: i termini da conoscere

2023: l'intelligenza artificiale è sempre più accettata a livello sociale, e le speranze sono grandi riguardo a un suo utilizzo per la sostenibilità. Abbiamo raccolto i termini più importanti relativi all'IA e alla sostenibilità.

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Intelligenza artificiale e sostenibilità: i termini da conoscere

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L'intelligenza artificiale (IA) si sta facendo strada nella nostra vita privata, nell’economia e nel settore tecnologico a un ritmo sempre più rapido. Non essendo più limitate a specifici settori o istituti di ricerca, dal 2023 almeno, l'IA e quindi anche ChatGTP vengono considerate beni collettivi.

Nell'ambito della sostenibilità, l'IA viene già applicata in modo intensivo e continua a essere sviluppata, perché nell'IA si ripongono le maggiori speranze per il futuro. Dalla lotta agli sprechi alimentari, alla riduzione degli inquinanti in agricoltura, all'ottimizzazione delle emissioni di CO₂ e del traffico nelle città moderne: l'IA dovrebbe risolvere molti problemi complessi, e, con un po’ di ottimismo, potrebbe anche riuscirci.

Abbiamo compilato un glossario di termini relativi all'IA e alla sostenibilità che riteniamo tutti debbano conoscere.

Adattamento al cambiamento climatico

Se non riuscirà a prevenirlo del tutto, l'IA svolgerà comunque un ruolo cruciale nell'adattamento al cambiamento climatico, soprattutto attraverso l'analisi intelligente dei dati, la modellazione e la previsione. Gli algoritmi di IA vengono utilizzati ad esempio per prevedere i modelli meteorologici, i rischi di inondazioni e le condizioni di siccità e adottare misure proattive. L'IA può inoltre aiutare a sviluppare infrastrutture più resistenti e a migliorare i sistemi di allerta precoce per i disastri naturali.

Impronta di CO₂ e determinazione del prezzo delle emissioni

Utilizzando gli algoritmi, l'IA può aiutare le aziende e i governi a stimare con maggiore precisione la propria impronta di CO₂ e a calcolare i costi delle emissioni. Queste informazioni possono essere impiegate per stabilire un prezzo per la CO₂ che rifletta i costi sociali e ambientali delle emissioni, incentivando così la riduzione delle emissioni di gas serra.

Analisi dei dati

L'analisi dei dati è il cavallo di battaglia dell'intelligenza artificiale. L'analisi e l'interpretazione di grandi quantità di dati possono essere estremamente semplificate grazie all'IA. Nel contesto della sostenibilità, l'analisi dei dati può essere utilizzata per identificare i modelli e le tendenze del consumo energetico, delle emissioni di gas serra e altri parametri ambientali.

Decarbonizzazione

Il campo di applicazione dell'IA nella decarbonizzazione è molto ampio: da un lato, aiuta a ottimizzare la generazione, la distribuzione e il consumo di energia, anche grazie all'interpretazione intelligente dei dati. D'altra parte, può essere utilizzata per ridurre i gas serra sin dall'origine, soprattutto nell’ambito dello sviluppo di nuovi materiali e tecnologie e nell'efficientamento delle catene di approvvigionamento.

Agricoltura digitale

Agricoltura digitale si riferisce all'uso di tecnologie digitali come sensori, droni, software di modellazione delle colture o di apprendimento automatico, al fine di ottimizzare vari aspetti della produzione agricola, tra cui la resa delle colture, la salute del suolo, la gestione dell'acqua, il controllo dei parassiti e la riduzione dei rifiuti. Raccogliendo e analizzando i dati riguardanti l'umidità del suolo, i modelli meteorologici e altri fattori, l'agricoltura digitale può aiutare gli agricoltori a prendere decisioni più informate sulla semina, la fertilizzazione e i raccolti.

Oggi i droni e i robot ausiliari in agricoltura non sono più fantascienza.

Fonte: Photo: Getty Images

Oggi i droni e i robot ausiliari in agricoltura non sono più fantascienza. Con l'IA, tuttavia, è possibile ottimizzare ancora i processi e collegare meglio in rete i dispositivi. Inoltre, l’AI è in grado di analizzare un'immensa quantità di dati.

Gemello digitale

Un gemello digitale è una replica virtuale di un oggetto fisico o di un sistema utilizzata per monitorarne e analizzarne il comportamento. Nel contesto della sostenibilità, i gemelli digitali possono essere utilizzati per ottimizzare il consumo di energia e risorse, ridurre i rifiuti e migliorare l'efficienza. L'IA svolge un ruolo cruciale in questo processo: per ottenere "gemelli digitali" il più accurati possibile, è necessario utilizzare e convertire enormi quantità di dati. Con l'aiuto dell'IA, è possibile apportare piccole modifiche in pochi secondi e sviluppare nuovi modelli.

Efficienza energetica

Si prevede che l'IA svolgerà un ruolo crescente nell'efficienza energetica: dall'ottimizzazione e previsione del consumo energetico, all'identificazione delle aree di risparmio energetico. Gli algoritmi possono ad esempio essere utilizzati per analizzare i dati provenienti dai sensori e da altre fonti, al fine di identificare i modelli di consumo energetico e proporre aree di miglioramento.

Stoccaggio di energia

Con l'aumento dei dispositivi finali alimentati a batteria e dei trasporti elettrici, cresce anche la dipendenza dallo stoccaggio di energia, ad esempio dalle batterie. L'IA può ottimizzare le batterie e altre tecnologie di stoccaggio dell'energia prevedendo il fabbisogno di energia, regolando l'offerta di conseguenza e immagazzinando o rilasciando l'energia secondo le necessità.

Energia rinnovabile

L'energia proveniente da risorse naturali che possono essere reintegrate nel tempo, come l'energia eolica, solare e idroelettrica, rappresenta il principale ambito d’azione per l'IA: dall'automazione, all'ottimizzazione dell'uso delle fonti di energia rinnovabile ai problemi di efficienza, fino alla riduzione dei costi e alla gestione dell'energia.

IA etica / IA sostenibile

L'IA che viene sviluppata, impiegata e utilizzata in modo ecologico, socialmente responsabile ed etico . Si tratta di prendere in esame l'intero ciclo di vita dei sistemi di IA, dall'estrazione delle materie prime allo smaltimento dei rifiuti elettronici. A tal fine, vengono adottate misure per ridurre al minimo l'impatto ambientale in ogni fase. L'IA sostenibile presuppone anche considerazioni etiche, ad esempio che i sistemi di IA non abbiano pregiudizi o siano discriminatori e che rispettino la privacy e i diritti umani delle persone.

Governance

Gli obiettivi di sostenibilità stanno acquisendo un'importanza crescente per le aziende. L'IA non solo ha il potenziale per sostenere e monitorare l'attuazione di questi obiettivi, ma in futuro svolgerà un ruolo sempre maggiore anche nello sviluppo di catene di approvvigionamento e di nuovi prodotti sostenibili, nonché nella gestione dell'energia.

IA Verde

Le tecnologie di IA progettate per promuovere la sostenibilità e ridurre le emissioni di CO2. A fare da apripista sono le grandi aziende tecnologiche che sperano di ottenere vantaggi di mercato. Opticaster di Tesla, IBM Watson previsioni per l'energia eolica e solare o la tecnologia di cattura del carbonio di CarbonClean sono solo alcuni esempi.

Green Computing

Il Green Computing consiste nel rendere efficiente dal punto di vista energetico e rispettoso dell'ambiente il ciclo di vita dei computer, dei server e dei sottosistemi correlati, come monitor e stampanti. L'IA aiuta in diversi modi: un esempio è l'uso di algoritmi per ottimizzare il consumo energetico nei data center, riducendo così il consumo di energia. Un altro esempio è l'uso dell'IA per ottimizzare la progettazione e la produzione di componenti e dispositivi informatici, con il risultato di prodotti più sostenibili che richiedono meno energia.

Internet delle cose (IoT) / Intelligenza artificiale delle cose (AIoT)

L'IoT è un sistema che utilizza le reti per collegare in modo intelligente tra loro le "cose" fisiche (dispositivi informatici e macchine meccaniche e digitali). Per farlo, si basa sui dati raccolti e dalla loro interpretazione. Ciò significa che l'Internet delle cose funziona senza la necessità di un'interazione da uomo a uomo o da uomo a computer. Per cosa nell'IoT si può intendere un impianto di monitoraggio cardiaco, un'auto elettrica, un tostapane, Google Alexa o qualsiasi altro oggetto a cui si possa assegnare un indirizzo di protocollo Internet e trasmettere dati attraverso una rete. L'Intelligenza Artificiale delle Cose (AIoT) contribuisce a ottimizzare l'infrastruttura IoT, soprattutto grazie all'immensa capacità di analizzare i dati e quindi di migliorare i processi.

L'Internet delle cose (IoT) collega oggetti di uso quotidiano tramite Internet, in modo che possano inviare e ricevere dati. L'idea di una smart city si basa proprio su questo collegamento in rete.

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L'Internet delle cose (IoT) collega oggetti di uso quotidiano tramite Internet, in modo che possano inviare e ricevere dati. L'idea di una smart city si basa proprio su questo collegamento in rete.

Economia circolare

La combinazione di due megatrend emergenti, l'intelligenza artificiale e l'economia circolare, può accelerare la trasformazione verso un'economia a prova di futuro e sostenibile. Le sinergie in questo caso consistono nell'accelerare la transizione verso un'economia circolare, in cui le risorse vengono utilizzate il più a lungo possibile e gli sprechi vengono ridotti al minimo. L’attenzione è ancora una volta rivolta alla capacità dell'IA di analizzare grandi quantità di dati, il che in particolare aiuta a gestire le catene di approvvigionamento. L'IA migliora anche la collaborazione intersettoriale, in quanto i sistemi intelligenti possono verificare le interfacce ai fini dell'efficienza e della sostenibilità.

Design sostenibile

Il design sostenibile si riferisce al processo di progettazione di prodotti, edifici e sistemi che riducono al minimo il proprio impatto ambientale e contribuiscono al raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità. Presuppone considerazioni riguardanti, ad esempio, la selezione dei materiali, l'efficienza energetica e la riduzione dei rifiuti. L'IA può fornire soluzioni all'avanguardia nel processo di progettazione, ad esempio identificando i materiali con un minore impatto ambientale, ottimizzando l'uso delle risorse e prevedendo la fine del ciclo di vita di un prodotto.

Catene di approvvigionamento sostenibili

Una catena di approvvigionamento progettata, sviluppata e gestita dall'IA per ridurre al minimo gli impatti ambientali, sociali ed economici negativi: Promozione della sostenibilità nelle catene di approvvigionamento). L'IA può aiutare le aziende ad affrontare queste sfide, consentendo previsioni più accurate della domanda, una gestione più efficiente delle scorte e un migliore processo decisionale in tutta la catena di approvvigionamento.

Trasporto sostenibile

L'economia, e in particolare le città in crescita, devono affrontare l'immenso compito di rendere i sistemi di trasporto più sostenibili. Da un lato, l'IA può ottimizzare i trasporti in modo da garantire il flusso del traffico, ridurre la congestione e promuovere la mobilità sostenibile. L'IA può accedere a una rete di dispositivi GPS, sensori e telecamere del traffico, riconoscere modelli e tendenze del traffico e gestire il traffico di conseguenza. Dall'altro lato, grazie all'IA, soprattutto le PMI potrebbero passare alle flotte elettriche senza correre il rischio di strozzamento per gli approvvigionamenti.

Bilancio ecologico

Il calcolo del bilancio ecologico è di solito un processo che richiede tempo e risorse. L'IA può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati relativi all'impatto ambientale di un prodotto o servizio, ad esempio per quel che riguarda il consumo di energia, le emissioni di gas serra e la produzione di rifiuti. Gli algoritmi possono identificare modelli nei dati e generare soluzioni al fine di ottimizzare i processi di progettazione e produzione, portando a risultati più sostenibili. Al fine di riprodurre diversi scenari vengono utilizzati anche i gemelli digitali.

Agricoltura rigenerativa

La Agricoltura sta affrontando due sfide importanti. A livello mondiale, il riscaldamento globale porta a cambiamenti imprevedibili nei terreni, nella vegetazione e nelle precipitazioni. A livello locale, le questioni principali sono la biodiversità e la sostenibilità. L'IA offre immense opportunità ad entrambi i livelli: Dalla previsione dei modelli meteorologici e dell'utilizzo dell'acqua, allo sviluppo di sementi resistenti, dal rilevamento delle malattie delle piante alle tecnologie per l'agricoltura di precisione. Insieme al cloud computing, l'IA può inoltre offrire agli agricoltori e ai fornitori di generi alimentari dati in tempo reale, portando a un'efficienza ancora maggiore.

Smart City

La smart city (città intelligente) non è solo la città del futuro: collegata in rete e controllata da una combinazione di IA e Internet delle cose. Il vantaggio dell'IA è evidente in questo caso. Attraverso una rete di dispositivi finali collegati, è possibile raccogliere e analizzare in modo intelligente elevati volumi di dati. Questo si traduce in previsioni per il consumo energetico sostenibile, la progettazione dei trasporti, la regolazione del calore e l'approvvigionamento di generi alimentari, tra le altre cose.

Smart Grid

Con il crescente utilizzo di fonti di energia rinnovabile come quella eolica e solare, le reti intelligenti sono fondamentali per una distribuzione affidabile ed efficiente dell'energia. Le soluzioni supportate dall'IA consentono il monitoraggio in tempo reale dei consumi energetici : questo aiuta soprattutto a ottimizzare i processi di generazione e distribuzione dell'energia e quindi a prevenire gli sprechi energetici. L'IA potrebbe inoltre svolgere un ruolo cruciale nello sviluppo di soluzioni innovative di accumulo di energia, sistemi di gestione delle batterie e centrali elettriche virtuali.

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