Il professore indaga: AI e sostenibilità possono coesistere?

È sempre più evidente che l'impatto negativo dell'IA sull'ambiente è dovuto principalmente al suo immenso fabbisogno energetico. La maggior parte del consumo energetico si verifica in due fasi: l'addestramento dei modelli di IA e il loro utilizzo per l'inferenza, ossia il processo di generazione di risposte o previsioni, ad esempio quando si attende una risposta a una domanda.

L'addestramento di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni come ChatGPT richiede enormi risorse di calcolo e può durare settimane o mesi, con un consumo energetico altrettanto elevato. Anche dopo l'addestramento, la domanda rimane elevata, poiché milioni di utenti accedono ai modelli ogni giorno.

Ciò diventa problematico in quanto quasi il 70 % della produzione globale di elettricità proviene ancora da combustibili fossili. Gli esperti avvertono che l'IA potrebbe aumentare il consumo di elettricità in Europa fino a 50 % nei prossimi dieci anni - un ulteriore onere per la già difficile transizione verso l'energia pulita.

L'intelligenza artificiale può aiutare?

Nonostante l'elevato consumo di energia, l'IA ha anche un enorme potenziale per il progresso della sostenibilità, soprattutto nelle geoscienze. I modelli di IA stanno rivoluzionando le previsioni meteorologiche, ad esempio. Programmi come GenCast di Google stanno già superando modelli consolidati come l'ENS del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio raggio.

Mentre i modelli convenzionali sono lenti e ad alta intensità di calcolo, l'intelligenza artificiale fornisce previsioni meteorologiche più accurate con un consumo energetico significativamente inferiore. Ciò rende possibili previsioni orarie, che potrebbero aiutare a individuare tempestivamente i disastri naturali e a ridurre al minimo i danni.

L'intelligenza artificiale facilita anche l'analisi di grandi quantità di dati, come le immagini satellitari vecchie di decenni. Ciò significa che la deforestazione, le condizioni degli oceani e le conseguenze dei disastri naturali possono essere monitorate in modo più efficiente. La ricerca supportata dall'IA promuove anche la protezione delle barriere coralline e accelera la transizione energetica.

Utilizzando l'Intelligenza Artificiale, i ricercatori ottengono una visione più approfondita dei cambiamenti ambientali e delle possibili contromisure. In questo modo, i cambiamenti climatici possono essere meglio compresi, rallentati o almeno resi adattabili.

Sì, l'intelligenza artificiale può aiutare

La riduzione dell'impatto ambientale dell'IA richiede un approccio a più livelli. Un esempio è il recente ammodernamento del centro dati di fisica dell'Università Queen Mary di Londra, che utilizza il calore di scarto dei server informatici per riscaldare gli edifici del campus. Questo metodo dimostra come i centri dati, compresi quelli utilizzati per l'IA, possano essere resi più sostenibili grazie a soluzioni innovative.

Anche i progressi nell'hardware e nel software dei computer sono fondamentali. Nuove tecnologie come i transistor quantistici potrebbero ridurre in modo significativo le perdite di energia, mentre l'ottimizzazione del software riduce i costi di calcolo. Inoltre, il consumo di acqua dei data center può essere ulteriormente ridotto grazie a sistemi di raffreddamento migliori e all'uso dell'intelligenza artificiale per un controllo efficiente.

In definitiva, la sostenibilità dell'IA dipende in larga misura dal passaggio alle energie rinnovabili. L'espansione dell'energia solare, eolica e nucleare è essenziale per soddisfare la crescente domanda di elettricità in modo ecologico. Iniziative come i centri di ricerca multidisciplinari, che promuovono nuove idee per le tecnologie energetiche verdi, danno un contributo importante a questo scopo.

Disuguaglianze globali nell'accesso all'IA

Finora le applicazioni positive dell'IA in materia di sostenibilità sono andate principalmente a beneficio del Nord del mondo, dove sono disponibili infrastrutture, finanziamenti e competenze. Questo squilibrio rischia di esacerbare le disuguaglianze globali esistenti e di negare alle comunità del Sud globale l'accesso a strumenti importanti che potrebbero contribuire all'adattamento al clima.

L'accesso equo alle tecnologie di IA è quindi fondamentale. Progetti come il miglioramento delle previsioni meteorologiche locali in Sierra Leone o la formazione di scienziati in Indonesia mostrano come l'IA possa essere utilizzata per affrontare in modo specifico i problemi ambientali locali.

Per portare avanti questi sviluppi è necessaria la cooperazione tra governi, università e settore privato. L'attenzione deve essere focalizzata su partnership eque e sulla condivisione delle conoscenze, in modo che l'IA possa fornire soluzioni sostenibili in tutto il mondo, anche in luoghi in cui in passato è stato difficile accedervi.

Perché quando si parla di IA e ambiente, la sfida è grande, ma lo è anche l'opportunità.

Fonte: Queen Mary, Università di Londra