Per la quantità di dati disponibili e per la complessità dei fenomeni climatici, l’AI può essere usata per consentire allerte precoci e modelli predittivi.
Intelligenza artificiale per ridurre i danni dei cambiamenti climatici: la tecnologia si deve mettere al servizio dell’ambiente secondo il World Economic Forum. L’ente internazionale afferma che, per la mole di dati in arrivo nonché per quelli già disponibili, solo sistemi informatici addestrati con AI saranno in grado di fornire un aiuto reale alle popolazioni maggiormente a rischio. Resilienza climatica, sostegno alle aziende impegnate per l’ambiente e indicazioni in anticipo rispetto agli eventi meteo estremi sono tre dei possibili utilizzi della tecnologia Artificial Intelligence di cui tenere conto nei prossimi anni.
AI contro incendi e siccità
Circa 3 miliardi e mezzo di persone vivono in aree ad alto rischio di cambiamento climatico. Si tratta di zone in cui già si osserva un aumento significativo dei disastri naturali, destinati ad essere sempre più frequenti e diffusi in futuro. Gli eventi meteorologici estremi come siccità, uragani, incendi e inondazioni devono spingere i governi a non sottovalutare i pericoli portati dal riscaldamento globale. Quando si studiano questi fenomeni climatici, è necessario includere un gran numero di variabili e l’intelligenza artificiale è ideale per modellare i fattori grazie alla sua capacità di raccogliere, completare e analizzare enormi set di dati. L’AI può essere sfruttata per i sistemi di allerta precoce e per la modellazione predittiva a lungo termine degli eventi climatici locali, consentendo alle parti interessate di adottare un approccio basato sui dati. Destination Earth, programma dell’Agenzia spaziale europea, ad esempio, mira a creare un modello della Terra basato sull’intelligenza artificiale per monitorare e prevedere l’interazione tra clima e attività umane. Usare l’intelligenza artificiale per la previsione e la prevenzione degli incendi è un altro buon esempio: la mappatura interattiva delle aree ad alto rischio può monitorare lo sviluppo degli incendi quasi in tempo reale attraverso algoritmi di propagazione delle fiamme, fornendo informazioni sull’allocazione ottimale delle risorse e sulle strategie a lungo termine per la gestione sostenibile delle foreste.
Intelligenza artificiale green per le aziende
Secondo Tim van den Bergh del World Economic Forum, il cambiamento climatico è destinato a essere un fattore dirompente per le aziende, con un potenziale impatto finanziario negativo stimato in decine di miliardi di dollari per la sola economia statunitense. L’AI può svolgere un ruolo fondamentale nel prevedere dove potrebbero verificarsi vulnerabilità operative legate al clima. Inserendo fonti di dati complesse nelle mappe visive di rischio, i leader aziendali possono vedere come le complesse dinamiche del cambiamento climatico influiscono negativamente sulle risorse aziendali e resistere meglio agli shock. Un metodo interessante è quello dei gemelli digitali: copie virtuali di operazioni o asset fisici vengono testati dall’AI per osservare il loro comportamento in situazioni di crisi, prima di decidere se ripeterle nel mondo reale o meno.
I passi successivi
Per sfruttare responsabilmente il vero potenziale dell’AI verso l’adattamento climatico, le criticità devono essere affrontate collettivamente. Compatibilità dei dati, accesso a modelli esistenti e nuovi di apprendimento automatico, utilizzo di risorse computazionali per eseguire modelli complessi e condivisione di competenze tecniche devono essere disponibili agli esperti di tutto il mondo per ricavare intuizioni attuabili. L’intelligenza artificiale potrà essere d’aiuto, ma solo se gli umani dietro di essa decideranno di usarla per il bene comune e per la salute del pianeta.
Andrea Indiano
Giornalista con la passione per il cinema e le innovazioni, attento alle tematiche ambientali, ha vissuto per anni a Los Angeles da dove ha collaborato con diverse testate italiane. Ha studiato a Venezia e in Giappone, autore dei libri "Hollywood Noir" e "Settology".
