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Combattere il cambiamento climatico con l’intelligenza artificiale

Combattere il cambiamento climatico con l’intelligenza artificiale

16.07.2020 | AI e machine learning avranno un ruolo centrale in una delle sfide più difficili del nostro secolo.

Gli effetti del cambiamento climatico sono sotto gli occhi di tutti. All’inizio di quest’anno è stato raggiunto il record di CO2 presente nell’atmosfera (che ha toccato le 416 parti per milione), mentre la NASA ha certificato che i cinque anni più caldi negli ultimi 150 di storia sono stati tutti toccati dopo il 2015. Se non bastasse, le prospettive sono tutt’altro che rosee: l’Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) ha previsto un ulteriore incremento delle temperature nel corso del prossimo decennio. E con le temperature aumenteranno anche le calamità naturali, tra cui i fenomeni di siccità estrema o gli uragani di particolare intensità. Ma la partita per contrastare questi effetti non è ancora persa, soprattutto se sapremo sfruttare al meglio le potenzialità offerte dalle tecnologie più innovative. Da questo punto di vista, molte speranze sono riposte nell’intelligenza artificiale, che potrebbe rivelarsi un alleato fondamentale nel monitoraggio e nella protezione del clima.

A elencare in maniera sistematica tutti i settori in cui il machine learning (l’algoritmo alla base dell’intelligenza artificiale) può dare un contributo fondamentale è un approfondito paper dal titolo “Tackling Climate Change with Machine Learning”, realizzato da un ricercatore dell’Università della Pennsylvania in collaborazione con alcuni studiosi dei più prestigiosi atenei americani e non. Una della parole chiave della ricerca è “mitigazione”, che fa capire come l’adozione delle tecnologie contro i cambiamenti climatici può aiutare a rallentare un preoccupante trend, ma non rappresenta la soluzione a tutte le questioni collegate all’ambiente. Non siamo di fronte al cosiddetto silver bullet, capace di risolvere tutti i problemi in un solo colpo, ma di uno strumento che permette di individuare misure i cui risultati si potranno osservare sia nel lungo periodo sia con azioni che possono avere un impatto già nel medio termine.

Monitorare fenomeni naturali ed emissioni

Come si sa, l’intelligenza artificiale ha una capacità molto più ampia di quella umana nell’elaborare informazioni e fare analisi: un’abilità indispensabile nel monitoraggio costante dei dati meteorologici alla base di qualsiasi studio riguardante il cambiamento climatico, alla quale si aggiunge il processo di modellizzazione che serve a prevedere come possano evolvere determinati eventi naturali. Recenti studi hanno dimostrato come algoritmi basati sul machine learning possono essere impiegati per prevedere il decorso di cicloni tropicali o precipitazioni molto intense che si abbattono su precise aree geografiche. Da tempo, i meteorologi impiegano l’AI per valutare la durata delle tempeste e analizzare i danni che potrebbero derivarne. Ma la potenza dell’intelligenza artificiale sta anche nella capacità di realizzare delle meta-analisi, in modo da valutare se i modelli già impiegati siano validi. È quello che sta succedendo con i modelli realizzati nel tempo dall’IPCC di cui viene a loro volta misurata l’affidabilità. 

Strettamente collegato alle questioni climatiche c’è l’enorme sfida riguardante le emissioni di CO2 nell’atmosfera. Anche in questo caso, AI e ML offrono un aiuto fondamentale: uno dei più importanti progetti in corso è Carbon Tracker, iniziativa no-profit britannica che si occupa proprio di monitorare tramite immagini satellitari il grado di inquinamento provocato dai combustibili fossili, misurando anche l’impatto economico sulla società. Un’analisi che non solo viene fatta su scala globale, ma che consente una valutazione degli impianti industriali che causano maggiori emissioni. Un altro progetto è il Green Horizon di IBM lanciato assieme alle autorità cinesi: sensori e dispositivi connessi sparsi in tutto il paese che raccolgono informazioni costanti sull’inquinamento atmosferico, elaborate poi dall’AI per individuare le percentuali di CO2 nell’aria e prevedere eventuali picchi.

Una sostenibilità cucita su misura

Una prospettiva ancora più interessante riguarda la possibilità di utilizzare questi stessi sistemi a livello individuale, consentendo a chiunque di capire, in base a informazioni personali e dati legati ai consumi domestici, quale sia il suo contributo alle emissioni di CO2. Dati che combinano prenotazioni di voli, acquisti fatti online e informazioni estraibili dal proprio smartphone, permettendo di capire quali siano le abitudini più negative per quanto riguarda l’impatto ambientale. Tra queste, per esempio, potrebbe esserci l’utilizzo poco efficiente del sistema di riscaldamento casalingo: ecco allora che la presenza di un termostato intelligente dotato di AI sarebbe in grado non solo di farci risparmiare sulle bollette del gas, ma aiuterebbe anche a non sprecare energia.

Questo tema diventa ancora più importante se affrontato su ampia scala. Una parte del cambiamento climatico è infatti dovuta a un utilizzo delle fonti energetiche poco calibrato sulle effettive esigenze di fabbriche, palazzi o intere città. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono contribuire in maniera decisiva a razionalizzare le risorse e distribuirle al meglio, ottimizzando le performance della rete di distribuzione di energia in modo da minimizzare eventuali disagi. In prima fila in questo genere di applicazioni ci sono ancora una volta i big della tecnologia americana. Google ha lanciato il progetto Environmental Insights Explorer, in collaborazione con i sindaci di diverse città e governatori locali, per analizzare l’utilizzo e il fabbisogno di energia sfruttando la mole immensa di dati raccolti da Mountain View. Integrandolo con altre tecnologie come quelle di Microsoft Azure – che attraverso le immagini satellitari può mappare la struttura dei singoli edifici – è poi possibile per gli amministratori andare a prendere decisioni a livello urbanistico per rendere più efficienti da un punto di vista energetico alcune zone della città.

Internet of Things e 5G rappresentano il punto di partenza per una gestione della città intelligente che contrasti il cambiamento climatico

Parallelamente, anche lo sviluppo delle smart city offre interessanti prospettive da un punto di vista di risparmio energetico e diminuzione dell’inquinamento. Come spiegato in un articolo della società di consulenza Frontier Economics, l’utilizzo di sensori e dispositivi connessi dell’Internet of Things, supportati dallo sviluppo della connessione 5G, rappresenta il punto di partenza per una gestione della città intelligente che contrasti il cambiamento climatico. Tra le applicazioni più interessanti c’è sicuramente il monitoraggio e l’ottimizzazione dei flussi del traffico, che rappresenta una delle principali fonti di inquinamento nelle metropoli. Ma a trarne beneficio sarebbe anche il miglioramento dei servizi di trasporto pubblico e della gestione dell’illuminazione. 

Contrastare la deforestazione

Un ultimo, ma cruciale, ambito di applicazione è poi legato alla salvaguardia e alla cura dell’ambiente che ci circonda. Tra le iniziative più avanzate c’è quella della NASA con il progetto Landsat: la raccolta di immagini satellitari nel corso dei decenni che permette di avere una chiara idea delle conseguenze del cambiamento climatico sul nostro pianeta. Tra le questioni più delicate c’è quella della deforestazione. L’Agenzia spaziale americana ha stimato che il fenomeno in corso pesi per il 10% sull’aumento delle emissioni nell’atmosfera, a causa di una progressiva riduzione di quelle stesse piante che catturano l’anidride carbonica. Per monitorare da vicino questo processo sono stati creati modelli che, attraverso le immagini satellitari, prevedono il possibile sviluppo della deforestazione. Parallelamente, alcune organizzazioni ambientaliste stanno utilizzando la piattaforma di machine learning TensorFlow per realizzare strumenti che intercettino attività illegali di abbattimento degli alberi. Un’azione resa possibile dall’utilizzo di sensori sonori che rilevano il rumore di motoseghe nell’ambiente e avvertono le autorità.

Ma le tecnologie sviluppate dalle grandi aziende americane possono incidere anche sul settore agricolo. Uno degli esempi è portato da Microsoft, che tra i diversi progetti per la salvaguardia della Terra tramite intelligenza artificiale ne dedica alcuni anche al mondo delle coltivazioni. L’agricoltura di precisione si basa proprio sull’utilizzo di dati, ancora una volta raccolti attraverso immagini dei satelliti e informazioni meteorologiche, per aiutare i contadini a prendere le decisioni più corrette per i loro terreni. La scelta delle giuste sementi e delle coltivazioni alimenta così una catena sempre più sostenibile anche a livello ambientale, preservando le caratteristiche del terreno.

In tutto questo, non si può però ignorare un problema: la stessa intelligenza artificiale consuma molta energia e contribuisce quindi al cambiamento climatico. E quindi, gli algoritmi che vediamo come soluzione rischiano di essere invece parte del problema? Non è detto, l’importante è che, in un futuro vicino, anche l’intelligenza artificiale segua la strada corretta: diventare sempre più efficiente dal punto di vista energetico e alimentata da energie rinnovabili.

 
l'autore
Enrico Forzinetti

Tutte le immagini © Landsat

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