Climate Change: come l’IA può ridurre le emissioni globali di gas serra
«La crisi climatica non concede ritardi e non lascia spazio per le scuse».
Queste sono le parole del segretario generale dell’ONU Antonio Guterres, riferendosi in special modo ai danni prodotti dalle emissioni di gas serra.
Infatti, le emissioni di gas serra corrispondono a circa 53 gigatoni di CO2 equivalente, secondo il Carbon Disclosure Project (CDP) – no-profit che aiuta le aziende a comprendere il proprio impatto sul clima.
E per evitare che le temperature aumentino di 1.5°C, come specificato nell’accordo di Parigi del 2016, bisogna ridurre le suddette emissioni del 50% entro il 2030, fino a ridurre a zero entro il 2050.
Ora, l’Intelligenza Artificiale può dare il proprio contributo?
Ebbene sì.
Infatti, secondo il Boston Consulting Group (BCG), l’Intelligenza Artificiale potrebbe aiutare a ridurre le emissioni del 5-10%, cioè fra i 2.6 e i 5.4 gigatoni di CO2 equivalente.
Ma c’è un piccolo problema…
Sebbene un numero sempre più grande di aziende nel mondo abbia deciso di prendere provvedimenti, solo il 7% delle aziende che si sono messe in gioco ha riportato una riduzione delle emissioni.
Per questo motivo il World Economic Forum ha messo nero su bianco come l’Intelligenza Artificiale può aiutare a ridurre con successo le emissioni di gas serra nel mondo.
Li vediamo uno per uno in questo articolo.
Misurare e ridurre le emissioni su larga scala per qualsiasi istituzione
Sono essenzialmente tre le azioni da compiere per contrastare le emissioni di anidride carbonica:
1) Misurare le emissioni,
2) Stabilire degli obiettivi,
3) Agire.
Ma la maggior parte delle aziende rimane comunque bloccata alla prima azione.
Infatti, i dati del CDP mostrano come solo il 31% delle aziende è riuscito a misurare la propria impronta di carbonio (dall’inglese ‘carbon footprint’) e a renderla pubblica.
Questo indica che, con ogni probabilità, una percentuale ancora minore di aziende è riuscita a raggiungere gli obiettivi previsti.
Come si può aumentare la suddetta percentuale?
Secondo gli esperti del World Economic Forum, l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere una delle soluzioni più papabili, poiché aiuterebbe a prevedere l’impronta di carbonio di un’azienda in assenza di dati precisi e in buona quantità.
Senza dubbio questo tipo di approccio permette di avere un risultato immediato rispetto agli approcci più manuali, per poi dare uno slancio alle aziende in modo da impostare obiettivi raggiungibili e all’azione.
Le compagnie retail, secondo gli ultimi dati, riusciranno a raggiungere un consumo nullo di carbonio (‘net zero target‘) per il 2050.
L’idea di utilizzare l’Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione sta aprendo la via anche a possibilità inesplorate che prima sembravano impercorribili.
Infatti, sempre secondo il WEF, un’azienda di acciaio potrebbe ridurre del 10% le emissioni di carbonio e conseguentemente risparmiando l’1% dei costi.
L’AI permette ai business model innovativi di aiutare il clima
Negli ultimi anni le ricerche globali legate ai cambiamenti climatici hanno fatto grandi progressi nello sviluppo di tecnologie innovative funzionali all’abbattimento della CO2, tra cui:
1) I combustibili a minor tasso di carbonio,
2) Soluzioni ingegnerizzate per la raccolta e il deposito del carbonio,
3) L’isolamento del carbonio tramite l’agricoltura (dall’inglese ‘carbon sequestration‘).
Con carbon sequestration si intende un principio di funzionamento attraverso il quale il terreno assorbe l’anidride carbonica nell’atmosfera attraverso le piante.
Sappiamo che la CO2 può rimanere nel sottosuolo per migliaia di anni alimentando i microorganismi…
La cattura del carbonio è uno strumento efficace, secondo alcuni studi, contro il cambiamento climatico.
E che cosa c’entra l’Intelligenza Artificiale con tutto questo?
Prima di tutto, gli algoritmi intelligenti basati sull’Intelligenza Artificiale possono aiutare ad identificare i terreni più adatti all’isolamento del carbonio, rendendo anche efficiente e scalabile la tecnica imparando da dati esistenti sul processo in corso e analizzando vasti database agricoli, meteorologici, e geologici.
Ancora una volta l’Intelligenza Artificiale può essere sfruttata per analizzare un grande quantitativo di dati per trovare le correlazioni migliori, che in questo caso ci danno indicazioni su come posizionare i terreni agricoli in grado di lavorare in questo senso.
In secondo luogo, l’Intelligenza Artificiale può aiutare nella misurazione del carbonio su larga scala nei terreni, per poi portarla nei terreni più piccoli.
Infatti, queste misurazioni presentano costi elevati e l’Intelligenza Artificiale può essere un facilitatore per i modelli finanziari che stanno dietro l’isolamento del carbonio agricolo.
In terzo luogo, l’Intelligenza Artificiale può essere utilizzata con le immagini satellitari, ad esempio, attraverso le tecniche relative al remote sensing, per analizzare le fattorie e assicurarsi che utilizzino le nuove tecniche di semina.
A livello generale, l’Intelligenza Artificiale giocherà un ruolo assolutamente critico nello scalare e implementare l’isolamento del carbonio nelle regioni agricole di tutto il mondo.
L’AI può aumentare la resilienza delle nostre società nei confronti dei rischi climatici
Come abbiamo visto nell’ultima estate, il cambiamento climatico sta dimostrando i propri effetti tra alluvioni, venti importanti, piogge violente anche in zone dove prima questi eventi non erano presenti.
Ecco, l’Intelligenza Artificiale ha la capacità di essere utilizzata in vari modi, a seconda dei dati che vengono forniti, trovando pattern che noi esseri umani più probabilmente non riusciamo ad intravedere.
Questi dati possono essere, per esempio, i dati meteorologici, non sempre facili da interpretare.
Un esempio pratico di cui si parla in questo momento è HydroNet, recente creazione di Google, che aiuta ad identificare le zone in cui possono avvenire delle alluvioni e riuscire a determinare o dare l’allerta in anticipo agli abitanti, in modo che possano gestire l’emergenza.
Questo processo viene fatto attraverso la raccolta di dati, di foto satellitari iperspettrali e, al momento, è già applicata in India e in Bangladesh, in una zona dove vivono 250 milioni di persone a rischio.
Quindi, si va ad analizzare il suolo e il terreno, sia a livello di morfologia sia a livello delle connessioni tra la zona in cui effettivamente sta piovendo e la zona in cui defluirà l’acqua, analizzando e monitorando tramite modelli predittivi.
Come puoi immaginare, non c’è solo un problema idrogeologico…
In Australia, divenuta famosa per le siccità e per gli incendi, un team della BCG GAMMA ha utilizzato l’Intelligenza Artificiale per identificare le zone che potrebbero essere più ad alto rischio, sia per l’innesco degli incendi, sia per l’espansione degli incendi.
