L'Intelligenza Artificiale può offrire un contributo fondamentale nel promuovere la sostenibilità e agevolare la transizione energetica attraverso l'ottimizzazione dell'efficienza energetica, la gestione intelligente di situazioni complesse, lo sviluppo di tecnologie avanzate e il monitoraggio delle emissioni. Vediamo insieme come l’AI può aiutarci nel raggiungimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile definiti dall’ONU.
Gli algoritmi per combattere gli sprechi
Grazie alla sua capacità di analizzare enormi quantità di dati, l’Intelligenza Artificiale può aiutare a:
- identificare tendenze ed abitudini nell'uso dell'energia;
- ottimizzare i processi industriali;
- contribuire a ridurre i consumi e massimizzare l'efficienza energetica.
I sistemi di Intelligenza Artificiale, quindi, possono agevolare la transizione energetica e il raggiungimento dell'Obiettivo di Sviluppo Sostenibile 7 (Energia pulita e accessibile), prevedendo ad esempio le condizioni ideali di funzionamento dei pannelli solari e dei generatori eolici, in base alle previsioni meteorologiche. Vediamo alcuni utilizzi:
- in Germania, la start-up ENIT Systems sfrutta l'AI per monitorare i consumi di elettricità, calore, gas, vapore o acqua nelle aziende;
- in Francia la società Ecojoko permette ai suoi utenti di ridurre le emissioni di CO2 negli edifici residenziali grazie agli algoritmi di AI.
Una mano per sostenere chi è in difficoltà
L’Intelligenza Artificiale può contribuire anche al contrasto delle disuguaglianze sociali (Scope 1 degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile), una delle questioni più urgenti per il Pianeta: si stima che nel 2022, infatti, le persone in condizioni di povertà estrema fossero quasi 700 milioni. Spesso una delle difficoltà è proprio individuare le comunità più in difficoltà. Anche in questo senso, l’Intelligenza Artificiale può darci una grande mano, grazie a strumenti satellitari e sensori IoT. Alcuni esempi:
- in Africa, le immagini satellitari di circa 20mila villaggi hanno permesso di “mappare” la distribuzione del benessere economico e realizzare interventi di lotta alla povertà;
- a Londra, gli informatici dell’Imperial College hanno elaborato un algoritmo in grado di individuare gli abitanti più vulnerabili di una determinata area, per dirigere più efficacemente gli aiuti nelle emergenze.
Una soluzione smart che tutela l'acqua
Anche per quanto riguarda la tutela dell’acqua, al centro del Goal 6, l’Intelligenza Artificiale può ricoprire un ruolo fondamentale. Può essere utile, ad esempio:
- a casa, per aiutare a ottimizzare i tuoi consumi;
- in agricoltura, per distribuire al meglio l’acqua tra i vari tipi di colture (come progettato dalla start-up indiana ConserWater);
- per le reti idriche, segnalando le perdite di sistema.
Un punto, quest’ultimo, su cui noi di A2A, come Life Company, abbiamo iniziato a lavorare in partnership con la start-up Pallon: monitorando il sistema con l’Intelligenza Artificiale, siamo riusciti a ridurre gli sprechi del 15% negli ultimi quattro anni.
L'intelligenza artificiale al fianco dell'ambiente
Il clima cambia, e l’innovazione ci può fornire una preziosa sponda per attenuare l’impatto negativo del Climate Change. Esistono infatti alcuni algoritmi in grado di raccogliere dati e prevedere lo sviluppo del fenomeno nei prossimi anni. Ma non solo, l’AI può essere importante anche per la salvaguardia degli oceani o monitorare le zone a rischio di calamità naturali. Ecco alcuni esempi:
- In Brasile l’azienda Sipremo ha sviluppato un software in grado di anticipare quando e dove si potrebbero verificare fenomeni atmosferici estremi, limitando così i danni arrecati a cose o persone.
- Nei Paesi Bassi, l’organizzazione The Ocean Cleanup, grazie all’utilizzo di tecnologie innovative, è in grado di individuare con maggiore precisione la localizzazione delle più importanti concentrazioni di plastica, così da procedere alla pulizia.
- In Australia, invece, è stato adottato il Dynamic and Robust Wildfire Risk Prediction System, un sistema di classificazione degli incendi che sfrutta l'Intelligenza Artificiale per indicare le zone con probabilità maggiori di incendio, in base alla raccolta di dati meteorologici e all'elaborazione di modelli storici.
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