Pubblicato in precedenza su itbrief.com.au.
Gli effetti del riscaldamento globale si fanno sentire sempre di più in tutto il mondo. Movimenti globali come l'Extinction Rebellion hanno ripetutamente provocato disordini protestando nelle città di tutto il mondo e sono il simbolo della crescente attenzione che viene prestata a questo importante problema.
Nonostante il boom della consapevolezza pubblica, i metodi per combattere il problema sono stati lenti a svilupparsi: la separazione della spazzatura in riciclaggio e rifiuti generici è il punto di arrivo della maggior parte delle famiglie. Tecnologie più avanzate, come i pannelli solari e le turbine eoliche, restano fuori dalla portata di molti a causa del loro costo elevato e dello spazio necessario per l'installazione. Tuttavia, un'altra tecnologia potrebbe avere un impatto molto maggiore nella lotta al cambiamento climatico.
Il fermento intorno all'intelligenza artificiale (AI) è cresciuto in modo esponenziale nell'ultimo decennio e non mostra segni di cedimento. La tecnologia viene applicata a una serie di applicazioni diverse, dai veicoli autonomi al rilevamento avanzato delle minacce alla sicurezza informatica. Sia i consumatori che le aziende possono ora sfruttare la potenza dell'IA per arricchire la propria vita e il proprio lavoro. Il governo del New South Wales presenterà presto la sua strategia sull'IA per garantire che l'uso dell'IA trovi il giusto equilibrio tra opportunità e rischi.
L'intelligenza artificiale potrebbe contribuire a invertire la rotta nella lotta al cambiamento climatico?
Analisi avanzata
L'analisi predittiva è una delle applicazioni più comuni dell'IA e ha contribuito a portare questa tecnologia al centro della scena. Attraverso l'analisi di innumerevoli fonti di dati, l'IA è stata in grado di generare intuizioni sul futuro. Con la crisi climatica, l'IA ha il potere di aumentare le previsioni meteorologiche, aiutando le reti nazionali ad affrontare i cambiamenti nelle energie rinnovabili.
Con i dati forniti dalle stazioni meteorologiche di tutto il mondo, che misurano la velocità del vento, la pressione dell'aria, la temperatura e molti altri dati, l'intelligenza artificiale può identificare i modelli e fornire una visione olistica di come sta cambiando il nostro pianeta. Ci sono voluti decenni di ricerca guidata dall'uomo per identificare i cambiamenti climatici, confermare che sono effettivamente in atto e ricercarne le cause e gli effetti, il che ha rallentato la nostra risposta. L'intelligenza artificiale è in grado di avere una visione olistica e a 360 gradi di un numero di informazioni mai visto prima, tenendo conto di innumerevoli variabili ecologiche, ben al di là di quanto l'uomo possa comprendere. Pertanto, grazie all'IA, è possibile identificare modelli che altrimenti potrebbero sfuggire, fornendo una visione estremamente accurata dello stato attuale del pianeta.
Ad esempio, con l'AI e gli algoritmi basati sull'apprendimento automatico che identificano i cicloni tropicali, gli uragani e altre condizioni meteorologiche, il potenziale di danni potrebbe essere ridotto. Gli avvisi tempestivi, con previsioni accurate sulla forza e la tempistica, possono consentire risposte agili e più efficaci, aiutando a proteggere le aree colpite e, in alcuni casi, potrebbero salvare vite umane.
Questo porta alla ribalta la questione della trasparenza dell'IA: il modo in cui l'IA arriva a una raccomandazione è importante quanto la raccomandazione stessa. Finché non sarà disponibile la trasparenza per ogni singola decisione presa dall'IA, i ricercatori e gli scienziati che guidano la lotta al riscaldamento globale potrebbero essere cauti nell'appoggiare qualsiasi decisione guidata o raccomandata dall'IA. Per garantire la completa fiducia nella tecnologia, i responsabili delle decisioni devono avere un quadro completo di come sono state formulate le conclusioni.
Ad esempio, se si utilizzano solo i dati australiani, piuttosto che quelli globali, le decisioni possono essere fortemente distorte e i risultati non possono essere generalizzati al resto del mondo. A tal fine, i tecnologi dovranno dotarsi di strumenti per organizzare, integrare e analizzare i dati. Il movimento "explainable AI" ne è un ottimo esempio, in quanto contribuisce a promuovere la visibilità delle tecniche di apprendimento automatico, consentendo agli esperti di accertare e mostrare le cause delle catastrofi climatiche, garantendo che la fiducia del pubblico non venga meno.
La necessità di energia
Come la maggior parte delle tecnologie trasformative, l'IA ha il potere di danneggiare nella stessa misura in cui può aiutare. L'amministratore delegato del gigante dei semiconduttori Applied Materials ha recentemente dichiarato, durante una conferenza a San Francisco, che entro il 2025 i data center rappresenteranno il 25% del consumo energetico mondiale. Sebbene attualmente ne utilizzino solo il 2%, senza investimenti sostanziali nello sviluppo di nuovi materiali, design e chip, la quantità di elettricità consumata dai data center continuerà a crescere in modo esponenziale. La ragione di questa fosca previsione è in parte dovuta ai chip AI che consumano energia e che devono essere alimentati con quantità massicce di dati, facendo sì che l'energia venga utilizzata in quantità maggiori e più velocemente che mai.
Ma potremmo sfruttare l'IA e il ML per contribuire a minimizzare e persino ridurre le inefficienze e i costi ambientali di queste nuove tecnologie? Google è stata in grado di ridurre i costi di raffreddamento del suo centro dati grazie a un progetto di intelligenza artificiale di DeepMind che ha portato a una riduzione del 40% del consumo energetico, non solo aumentando la sua efficienza energetica e riducendo le sue emissioni, ma anche migliorando l'efficienza energetica dei clienti di Google cloud .
Il progetto ha portato a un quadro più efficiente, aiutando gli esperti di Google a comprendere meglio le dinamiche del data center e a migliorarne l'efficienza. Hanno utilizzato i dati storici ricavati dai sensori del data center e hanno addestrato reti neurali profonde per prevedere la futura Power Usage Effectiveness (PUE). Hanno utilizzato queste reti per prevedere le temperature e le pressioni future del sito, simulando le azioni raccomandate dal modello PUE per garantire che il data center funzionasse nel modo più efficiente possibile. Il sistema di ML si è rivelato incredibilmente efficace, ottenendo una riduzione del 40% del consumo totale di energia, il più basso PUE registrato nel data center di Google.
Un pianeta
La crisi climatica minaccia ogni angolo del mondo e tutto ciò che lo abita. La complessità del problema significa che dovremo riunire tutte le nostre conoscenze accumulate per contribuire a ridurre gli effetti negativi che si stanno già facendo sentire in tutto il mondo. L'intelligenza artificiale dovrebbe essere al centro di questo sforzo.
Dal segnalare in anticipo eventi meteorologici estremi all'aiutare a comprendere meglio gli effetti negativi della deforestazione, l'IA ha la capacità di cambiare le sorti di questa lotta e viene accolta con favore da ricercatori e scienziati che sono in prima linea. Tuttavia, la tecnologia è ancora agli inizi e le preoccupazioni relative alla fiducia, alla trasparenza e alla visibilità devono essere affrontate affinché l'IA possa raggiungere il suo pieno potenziale.
Il cambiamento climatico è un problema globale e i privati cittadini, le aziende e i governi devono collaborare per rallentare la crescente minaccia. Che si tratti di ridurre il dispendio energetico con intuizioni basate sull'intelligenza artificiale o di scegliere di camminare di più e guidare di meno, ogni azione ci dà un vantaggio nella battaglia per il nostro pianeta.
