Le 20 migliori applicazioni ed esempi di intelligenza artificiale per la sostenibilità.
Secondo PwC, l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) potrebbe migliorare l'efficienza operativa, riducendo indirettamente l'impronta di carbonio nei processi aziendali. 1
Applicando l'intelligenza artificiale generativa ad ambiti quali l'ottimizzazione della logistica, la previsione della domanda e la riduzione degli sprechi, le aziende possono ridurre le emissioni in tutte le loro attività, andando oltre i semplici sistemi di intelligenza artificiale.
Scopri le applicazioni dell'IA per la sostenibilità con esempi concreti che sfruttano l'intelligenza artificiale per costruire un futuro più intelligente, efficiente e sostenibile.
Come viene valutata la sostenibilità dell'IA?
Con la crescente diffusione dell'intelligenza artificiale nelle iniziative di sostenibilità, sorgono sempre più interrogativi su come valutare la sostenibilità dell'IA stessa.
Recenti ricerche e dibattiti politici suggeriscono che i miglioramenti in termini di efficienza o la sola riduzione delle emissioni non sono sufficienti per valutare l'impatto a lungo termine. È necessaria una valutazione più ampia per comprendere le conseguenze ambientali, sociali e strutturali dello sviluppo e dell'implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale.
Ecco alcune prospettive emerse dalla Conferenza sull'IA sostenibile di settembre 2025. 2 utilizzato per valutare se le applicazioni di IA supportano in modo significativo gli obiettivi di sostenibilità al di là dei vantaggi operativi a breve termine.
I punti chiave emersi dalla conferenza sono che l'intelligenza artificiale può essere considerata sostenibile solo se affronta congiuntamente gli impatti ambientali, sociali, politici e di giustizia, perché la scalabilità illimitata e gli approcci incentrati esclusivamente sull'efficienza rischiano di rafforzare la disuguaglianza, l'estrattivismo e i danni strutturali, nonostante i progressi tecnici.
La sostenibilità va oltre l'efficienza energetica.
Secondo quanto emerso durante la conferenza, la sostenibilità è un concetto ampio, non una ristretta metrica tecnica. Molti interventi sostengono che concentrarsi esclusivamente sull'efficienza energetica o sulla riduzione delle emissioni di carbonio significhi trascurare gli impatti fondamentali dei sistemi di intelligenza artificiale.
La sostenibilità dovrebbe essere discussa considerando molteplici dimensioni:
- Costi ambientali quali consumo di energia, consumo di acqua, minerali e rifiuti elettronici.
- Effetti sociali, tra cui condizioni di lavoro, disuguaglianze e impatto di genere
- Questioni politiche ed economiche, come la concentrazione del potere e il controllo delle infrastrutture.
- Preoccupazioni legate alla conoscenza come la perdita di diversità epistemica e l'indebolimento del pensiero critico
In generale, si ritiene che l'intelligenza artificiale non possa essere considerata sostenibile se, pur avendo un buon impatto ambientale, causa danni sociali o strutturali.
L'ampliamento dell'intelligenza artificiale è in conflitto con gli obiettivi di sostenibilità.
Un tema ricorrente è la tensione tra lo sviluppo dell'IA su larga scala e la sostenibilità. Le attuali traiettorie dell'IA privilegiano modelli più grandi, più dati e maggiori esigenze computazionali, mentre la sostenibilità richiede limiti e selettività. Per maggiori informazioni, si vedano le leggi di scalabilità dei modelli lineari a grande scala (LLM) .
Diversi ricercatori evidenziano direzioni alternative:
- Modelli più piccoli e specifici per ogni compito, anziché sistemi generici.
- Distribuzione locale o legata al dominio, anziché scalabilità globale.
- Giustificazione accurata dell'uso del calcolo ad alte prestazioni
- Chiara distinzione tra applicazioni di intelligenza artificiale essenziali e non essenziali.
La tesi non è che la scalabilità sia sempre sbagliata, ma che una scalabilità illimitata sia incompatibile con i vincoli ambientali e sociali a lungo termine.
Il potere e l'estrattivismo sono questioni centrali
Molti contributi inquadrano la sostenibilità dell'IA come una questione di potere piuttosto che di sola tecnologia. I sistemi di IA dipendono da catene di approvvigionamento globali che spesso si basano su pratiche estrattive.
Tra le principali questioni discusse figurano:
- Estrazione di dati da comunità marginalizzate e indigene
- L'estrazione mineraria giustificata dalle narrazioni della transizione verde
- Concentrazione di risorse di calcolo, servizi cloud e data center in poche regioni
- Controllo aziendale sulle infrastrutture energetiche legato all'implementazione dell'intelligenza artificiale
Da questa prospettiva, le affermazioni sulla sostenibilità risultano deboli se ignorano come benefici e oneri siano distribuiti tra regioni e popolazioni.
I modelli basati sulla giustizia dominano la discussione
La giustizia è considerata un requisito fondamentale per un'intelligenza artificiale sostenibile. Diversi approcci etici vengono ripetutamente applicati per valutare i sistemi di intelligenza artificiale.
I modelli più comuni includono:
- Giustizia energetica, con particolare attenzione a chi paga i costi energetici e chi ne trae beneficio.
- Etica femminista, che pone l'accento sulla cura, il riconoscimento e l'impatto relazionale.
- Approcci decoloniali e indigeni, con particolare attenzione alla sovranità dei dati e al consenso.
- Responsabilità strutturale, che guarda oltre i singoli sviluppatori per includere sistemi e istituzioni.
Da queste diverse prospettive emerge una conclusione comune: l'intelligenza artificiale che rafforza la disuguaglianza o l'oppressione non può essere considerata sostenibile.
I meccanismi di governance sono insufficienti
Studi di carattere giuridico e politico sostengono che i quadri di governance esistenti siano in ritardo rispetto alla realtà concreta dei sistemi di intelligenza artificiale. L'impatto ambientale è spesso regolamentato in modo inadeguato o considerato una questione di competenza volontaria.
Le lacune individuate includono:
- Requisiti limitati per la misurazione e la divulgazione dell'impatto ambientale dell'IA
- Deboli meccanismi di applicazione nella regolamentazione esistente dell'IA
- Eccessiva dipendenza dall'autodenuncia aziendale
- Difficoltà nell'applicare i quadri normativi sui diritti individuali ai danni strutturali
Vengono proposti percorsi alternativi per l'IA.
Nonostante le critiche, la conferenza non rifiuta completamente l'intelligenza artificiale. Molti contributi delineano modalità alternative di sviluppo e utilizzo dell'IA più in linea con la sostenibilità.
Le direttive proposte includono:
- Modelli piccoli ed efficienti, progettati per contesti specifici.
- Infrastrutture di intelligenza artificiale open-source e di interesse pubblico
- Processi di progettazione dell'IA partecipativi e guidati dalla comunità
- Approcci orientati alla decrescita che privilegiano la sufficienza rispetto all'espansione.
Agenti di intelligenza artificiale nella sostenibilità
Gli agenti di intelligenza artificiale nel campo della sostenibilità sono sistemi autonomi o semi-autonomi che utilizzano l'intelligenza artificiale per svolgere compiti specifici relativi agli obiettivi ambientali, sociali e di governance (ESG).
Analizzano i dati sulla sostenibilità, identificano le tendenze ed eseguono azioni con un intervento umano minimo. Questi agenti combinano l'elaborazione dei dati, la comprensione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per supportare il processo decisionale e l'efficienza operativa nella gestione della sostenibilità.
Il loro scopo principale è ridurre il lavoro manuale necessario per raccogliere, analizzare e presentare i dati sulla sostenibilità. Automatizzando le attività ripetitive e ad alta intensità di dati, gli agenti di intelligenza artificiale consentono ai professionisti della sostenibilità di concentrarsi sulla pianificazione strategica, sulla conformità e sul miglioramento delle prestazioni.
A seconda del loro livello di autonomia, possono lavorare in modo indipendente oppure assistere team umani nel completamento di processi specifici.
Nell'ambito della sostenibilità, si distinguono generalmente due tipi di agenti di intelligenza artificiale:
- Agenti autonomi: questi funzionano in modo indipendente, prendendo decisioni basate sui dati ed eseguendo azioni senza la supervisione diretta dell'uomo.
- Agenti di supporto: questi supportano i team umani offrendo raccomandazioni, analisi e automazione per attività specifiche.
Esempio concreto: CO2 AI 3 automatizza la gestione del carbonio e converte gli impegni di sostenibilità in risultati misurabili. La piattaforma riduce le attività ripetitive e ad alta intensità di dati, consentendo ai team di sostenibilità di concentrarsi sull'analisi e sulla riduzione delle emissioni.
I suoi agenti di intelligenza artificiale affrontano problematiche quali dati incoerenti, calcoli complessi delle emissioni di carbonio e coinvolgimento dei fornitori, automatizzando la pulizia dei dati, la standardizzazione e la stima delle emissioni su larga scala.
Il sistema supporta inoltre la conformità a quadri normativi e regolamentari, tra cui SBTi, CSRD, CBAM e SB253, garantendo al contempo la sicurezza dei dati e il controllo regionale dei dati.
Agente dati
- Standardizza i dati provenienti da più fonti in pochi minuti.
- Struttura grandi insiemi di dati in formati conformi e di livello di audit.
- Consente una rendicontazione delle emissioni accurata e trasparente.
Agente Scope 3
- Identifica e recupera i dati verificati sulle emissioni dei fornitori.
- Riconosce e abbina le entità dei fornitori utilizzando il contesto aziendale e di acquisto.
- Valuta il livello di maturità dei fornitori in base alla qualità della reportistica e al raggiungimento degli obiettivi prefissati.
Agente di adattamento del fattore di emissione (agente EFM)
- Abbina prodotti e materiali ai fattori di emissione più rilevanti attraverso ampi database.
- Esegue analisi semantiche per interpretare i termini tecnici e garantire corrispondenze accurate.
- Consente la stima delle emissioni su larga scala a una frazione del costo della tradizionale valutazione del ciclo di vita.
1. Agenti per l'automazione dei dati e della reportistica
Gli agenti di intelligenza artificiale vengono spesso utilizzati per raccogliere, verificare e strutturare i dati sulla sostenibilità provenienti da molteplici fonti interne ed esterne. Sono in grado di elaborare grandi insiemi di dati per garantire l'integrità dei dati e la conformità agli standard di reporting.
- Automatizzazione dei report ESG e di sostenibilità in conformità con framework quali ESRS, SASB, CDP e GRI.
- Preparazione di sezioni per documenti normativi, come i report 10-K, e mantenimento delle tracce di controllo.
- Aggregazione dei dati sulle emissioni, delle metriche di utilizzo delle risorse e di altri indicatori chiave per un'analisi coerente.
2. Coinvolgimento e comunicazione con le parti interessate
Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale aiutano a gestire la comunicazione con le parti interessate interne ed esterne che necessitano di dati o aggiornamenti sulla sostenibilità.
- Rispondere alle domande degli investitori o degli enti regolatori utilizzando dati verificati.
- Automatizzazione dei questionari per i fornitori e delle indagini sulla sostenibilità.
- Generazione di report personalizzati sulla sostenibilità per dirigenti, clienti o pubblico.
3. Efficienza operativa e gestione delle risorse
Gli agenti di intelligenza artificiale utilizzano modelli predittivi e di ottimizzazione per migliorare le operazioni legate alla sostenibilità.
- Monitoraggio delle apparecchiature e previsione delle esigenze di manutenzione per prevenire sprechi e tempi di inattività.
- Valutare le prestazioni dei fornitori a supporto di decisioni di approvvigionamento sostenibili.
- Ottimizzazione della logistica e delle operazioni sul campo per ridurre al minimo le emissioni e il consumo di risorse.
Preparazione alle calamità naturali
I sistemi di risposta alle emergenze spesso falliscono perché gli avvisi arrivano troppo tardi o mancano di precisione geografica. I sistemi di monitoraggio e previsione basati sull'intelligenza artificiale risolvono questo problema elaborando dati in tempo reale provenienti da sensori e satelliti a livelli e velocità irraggiungibili per i sistemi manuali.
Esempio reale : Google Earth AI è una suite di modelli e set di dati di intelligenza artificiale geospaziale utilizzati per applicazioni quali previsioni meteorologiche, previsioni di inondazioni e rilevamento di incendi boschivi.
Una componente fondamentale di questa iniziativa è AlphaEarth Foundations , che analizza immagini satellitari su larga scala e dati demografici per supportare casi d'uso quali la pianificazione urbana, la sanità pubblica e il monitoraggio ambientale. 4
AlphaEarth Foundations elabora petabyte di dati di osservazione della Terra per generare rappresentazioni ad alta risoluzione di aree terrestri e costiere. I suoi risultati, rilasciati come embedding tramite Earth Engine, sono già utilizzati da oltre 50 organizzazioni, tra cui le Nazioni Unite e istituzioni accademiche, per attività quali la classificazione degli ecosistemi, la valutazione agricola e il monitoraggio dell'uso del suolo. Il modello migliora anche la compressione dei dati e la precisione della mappatura, rendendo più efficienti le analisi ambientali su larga scala. 5
Esempio concreto: prevenire la deforestazione richiede di identificare non solo dove si è verificata la perdita di foreste, ma anche dove è probabile che accada in futuro. DeepMind, in collaborazione con il World Resources Institute, ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale per stimare il rischio di deforestazione analizzando le immagini satellitari nel tempo.
Il modello si concentra sull'identificazione dei fattori principali che causano la perdita di foreste, come l'agricoltura, il disboscamento, l'attività mineraria e gli incendi, utilizzando esclusivamente dati satellitari anziché basarsi su informazioni relative alle infrastrutture locali, come le reti stradali. Basato su architetture di trasformazione visiva, genera previsioni del rischio di deforestazione con una risoluzione fino a 30 metri, su vaste regioni, coprendo il periodo dal 2000 al 2024.
Questo approccio consente ai responsabili politici e alle organizzazioni ambientaliste di dare priorità agli interventi nelle aree ad alto rischio prima che si verifichi la perdita di foreste. 6
4. Allerta alluvione
Secondo dati recenti, 250 milioni di persone sono colpite ogni anno dalle inondazioni. PwC suggerisce che i miglioramenti ai sistemi di allerta alluvioni basati sull'intelligenza artificiale potrebbero salvare oltre 3.000 vite e ridurre i danni economici fino a 14 milioni di dollari. Queste tecnologie forniscono avvisi tempestivi, aiutando le comunità ad agire prima che si verifichi il disastro. 7
Esempio concreto: il sistema operativo di previsione delle inondazioni di Google, basato su un ampio modello linguistico LSTM per l'idrologia, è stato lanciato nel 2018. Combina due modelli di intelligenza artificiale: un modello LSTM per la previsione del livello idrologico che prevede i livelli dei fiumi e un modello di inondazione (che utilizza algoritmi di soglia e "manifold") che simula l'estensione e la profondità dell'inondazione per generare avvisi fino a sette giorni in anticipo. 8
Il sistema attualmente copre oltre 100 paesi tramite "idrometri virtuali" e bacini fluviali verificati, raggiungendo circa 700 milioni di persone con avvisi di previsione delle inondazioni diffusi tramite Google Ricerca, Maps, Android, Flood Hub e partner governativi. 9
Tra i principali risultati conseguiti si annoverano:
- Previsione delle inondazioni tramite modelli LSTM di livello e di inondazione.
- Implementazione consolidata in oltre 100 paesi dal 2018.
- Fino a 7 giorni di preavviso con avvisi in tempo reale per 700 milioni di persone.
- Prove consistenti provenienti da pubblicazioni su Nature/HESS.
Figura 1: L'immagine illustra la portata globale di Flood Hub, mostrando come supporta le previsioni di alluvioni per oltre 700 milioni di persone.
5. Incendi boschivi
L'intelligenza artificiale è anche un potente strumento nella lotta contro gli incendi boschivi , contribuendo a prevenire perdite devastanti. Droni, satelliti e sensori su alte torri monitorano costantemente le foreste, rilevando segnali di un potenziale incendio, come punti caldi insoliti o fumo che si innalza.
Con un addestramento adeguato, i sistemi di intelligenza artificiale possono distinguere tra il fumo e altri segnali ambientali, consentendo un rilevamento degli incendi boschivi più precoce e affidabile.
Esempio concreto: Dryad Networks ha installato circa 400 "nasi elettronici" nella foresta di Eberswalde, nel Brandeburgo, una regione fortemente colpita dagli incendi. Questi dispositivi sono in grado di rilevare i gas nelle primissime fasi di un incendio, monitorando al contempo temperatura, umidità e pressione atmosferica.
Fornendo dati in tempo reale sulle condizioni ambientali, questi sensori aiutano a identificare tempestivamente i potenziali rischi di incendio, migliorando la capacità di intervenire rapidamente e minimizzando i danni. 10
Lotta all'inquinamento atmosferico
L'inquinamento atmosferico sta peggiorando e potrebbe trasformarsi in un'emergenza sanitaria e ambientale globale, causando oltre sette milioni di morti premature ogni anno e danni alla salute per un valore di 8.100 miliardi di dollari. 11
L'intelligenza artificiale può contribuire a ridurre l'inquinamento atmosferico grazie ad avvisi in tempo reale e modelli predittivi:
6. Avvisi in tempo reale
Grazie ai dati forniti dai monitor della qualità dell'aria, l'intelligenza artificiale può offrire spunti di riflessione sull'impatto della qualità dell'aria sulle persone e contribuire a definire politiche di tutela della salute. 12
Inoltre, elaborando i dati provenienti da diversi monitor in tempo reale, il sistema può inviare avvisi in caso di picchi di inquinamento . In questo modo, le persone possono intervenire immediatamente: rimanere in casa o indossare una mascherina.
Esempio pratico: l'applicazione IQAir ha una classifica che mostra in tempo reale quali città hanno il livello di inquinamento atmosferico più alto. L'app Plume Labs fornisce mappe complete che mostrano le zone con il livello di inquinamento più elevato. L'app indica anche come sarà la qualità dell'aria ogni ora, poiché i livelli possono variare significativamente durante il giorno. 13
7. Modelli predittivi
Sviluppati con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, i modelli predittivi possono prevedere informazioni come le concentrazioni di inquinanti atmosferici.
Esempio concreto: gli ingegneri della Cornell University hanno progettato un modello in grado di calcolare il particolato fine (PM2.5), ovvero la fuliggine, la polvere e i gas di scarico di camion e automobili che penetrano nei polmoni delle persone. Questi modelli consentono di identificare i rischi in anticipo, permettendo di adottare misure preventive prima che gli impatti ambientali o sanitari si aggravino. 14
Biodiversità
8. Monitoraggio e conservazione della biodiversità
La tutela della biodiversità è una delle maggiori sfide poste dai cambiamenti climatici. L'intelligenza artificiale offre soluzioni per migliorare il monitoraggio e la conservazione della biodiversità.
Tecnologie come le reti neurali,la visione artificiale e la visione satellitare possono aiutare i ricercatori a individuare gli animali nelle immagini e a identificare esemplari specifici all'interno di una specie. I ricercatori possono monitorare animali come uccelli, anfibi, cetacei e persino pesci, e analizzare i dati utilizzando strumenti di apprendimento automatico. 15
Grazie a queste tecnologie, gli scienziati possono realizzare:
- Migliore analisi dell'habitat.
- Stime più precise sulla fauna selvatica e sulle specie.
- Analizza in tempo reale l'impatto dei cambiamenti climatici sugli animali.
Esempio concreto: una conservazione efficace dipende dalla conoscenza della distribuzione delle specie, ma la creazione di mappe accurate della loro area di distribuzione rimane difficile, data la vastità e la diversità della biodiversità globale. Per ovviare a questo problema, i ricercatori di Google hanno sviluppato un sistema basato sull'intelligenza artificiale per generare mappe di distribuzione delle specie su vaste aree geografiche.
Il sistema combina i dati di osservazione sul campo provenienti da database aperti sulla biodiversità con le rappresentazioni grafiche derivate da immagini satellitari della Fondazione AlphaEarth e con caratteristiche a livello di specie, come la massa corporea. Un modello di rete neurale a grafo (GNN) utilizza queste informazioni per dedurre le probabili distribuzioni geografiche di molte specie contemporaneamente, che possono poi essere affinate da esperti locali.
Nei progetti pilota, il modello è stato utilizzato per mappare le specie di mammiferi australiani, tra cui il petauro maggiore, e un sottoinsieme di queste mappe è stato pubblicato tramite piattaforme come il Laboratorio per la biodiversità delle Nazioni Unite e Earth Engine.
Esempio pratico: Wildbook utilizza reti neurali e algoritmi di visione artificiale per identificare e contare gli animali nelle immagini e per distinguere i singoli animali all'interno di un gruppo. Grazie a queste informazioni, è possibile stimare con maggiore precisione le dimensioni delle popolazioni di animali selvatici. 16
Analisi dei dati per la sostenibilità
I modelli linguistici su larga scala (LLM) come GPT sono fondamentali per guidare un futuro più sostenibile, aiutando le organizzazioni ad analizzare e ad agire sulla base di grandi insiemi di dati. Alcune applicazioni chiave dell'IA in questo ambito includono:
9. Analisi dei documenti aziendali e riduzione degli sprechi
I sistemi di intelligenza artificiale generativa possono esaminare e analizzare documenti aziendali, aiutando le aziende a individuare opportunità per ridurre gli sprechi e migliorare i propri sforzi in materia di sostenibilità. Ad esempio:
- Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono analizzare i dati relativi ai trasporti, al consumo energetico e ad altri consumi di risorse per fornirecalcoli accurati dell'impronta di carbonio a un costo inferiore.
- Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono ottimizzare i processi della catena di approvvigionamento individuando le inefficienze e suggerendo modi per ridurre il consumo di carburante. Queste tecnologie contribuiscono a ridurre le emissioni di gas serra e a minimizzare l'utilizzo delle risorse.
- Sfruttando l'intelligenza artificiale, le aziende possono ottenere preziose informazioni sul proprio consumo energetico, il che le aiuterà a passare a fonti di energia rinnovabile e a migliorare l'efficienza energetica complessiva.
Questa integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale consente alle aziende di ridurre il proprio impatto ambientale, integrando al contempo la sostenibilità nelle proprie attività.
10. Identificazione dei rischi di ambito tre
Individuare le emissioni di gas serra di Scope 3, ovvero quelle generate indirettamente attraverso le catene di approvvigionamento e i cicli di vita dei prodotti, può essere complesso. Tuttavia, utilizzando strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT , le aziende possono identificare efficacemente questi rischi analizzando grandi volumi di dati pubblicamente disponibili, come ad esempio:
- Articoli di notizie, rapporti di settore e post sui social media che mettono in evidenza le sfide ambientali legate ai fornitori o ai processi produttivi.
- Rischi emergenti per la sostenibilità ambientale che potrebbero avere un impatto sulle strategie di sostenibilità.
Le imprese possono affrontare in modo proattivo le problematiche legate ai cambiamenti climatici e allinearsi ai principi di giustizia ambientale individuando questi rischi.
11. Intelligenza artificiale per l'ottimizzazione dell'energia e delle risorse
I sistemi di intelligenza artificiale, compresi quelli implementati dai fornitori di servizi cloud, possono aiutare le aziende e le organizzazioni a:
- Ottimizzare il consumo energetico nei data center migliorando i sistemi di raffreddamento e riducendo l'efficienza di utilizzo della potenza (PUE).
- Prevedere e gestire il fabbisogno di accumulo di energia, allineando la produzione di energia rinnovabile alla domanda.
- Riduci i rifiuti elettronici prolungando il ciclo di vita dei dispositivi grazie a consigli di manutenzione basati sull'intelligenza artificiale.
Esempio concreto: Earth‑2 di NVIDIA è una piattaforma di simulazione climatica accelerata da GPU che consente la modellazione globale su scala chilometrica.
Nel giugno 2025 ha lanciato un modello di intelligenza artificiale generativa chiamato cBottle ("Clima in una bottiglia"). Il modello è in grado di generare stati atmosferici globali in base a input come l'ora del giorno e la temperatura della superficie del mare, con una risoluzione fino a 1-2 km e tempi di calcolo e consumo energetico significativamente ridotti. 17
Questo sistema raggiunge i seguenti obiettivi:
- Rapporti di compressione dati fino a 3.000× per campione.
- Le previsioni sono migliaia di volte più veloci e fino a 10.000 volte più efficienti dal punto di vista energetico rispetto ai metodi tradizionali.
- Integrazione della riduzione di scala basata sull'intelligenza artificiale (CorrDiff) per fornire informazioni meteorologiche ad altissima risoluzione.
- L'adozione attiva da parte di importanti istituti di ricerca (MPI-M, AI², Alan Turing Institute) facilita l'esplorazione interattiva del clima tramite gemelli digitali.
Le caratteristiche principali includono:
- Simulazione climatica su scala chilometrica e visualizzazione interattiva.
- Intelligenza artificiale generativa (cBottle + CorrDiff) per previsioni rapide e ad alta risoluzione.
- Comprovato da test sul campo (GTC, hackathon) e dalla collaborazione istituzionale.
Oltre alle piattaforme di simulazione e previsione, diverse organizzazioni stanno applicando l'intelligenza artificiale per affrontare sfide concrete in materia di energia e resilienza climatica a livello di rete, batterie, mercato ed edifici.
Esempio concreto: la gestione della rete elettrica di una megalopoli richiede un coordinamento in tempo reale tra generazione, domanda, commercio e regolamentazione, compiti che diventano sempre più difficili con l'aumentare delle risorse energetiche distribuite. La State Grid Corporation of China applica l'intelligenza artificiale per gestire la rete elettrica di Shanghai in presenza di tali vincoli.
La sua piattaforma integra previsioni, scambi, supervisione normativa e regolamento in un unico sistema, consentendo il coordinamento in frazioni di secondo delle risorse energetiche distribuite. Il sistema supporta oltre 15.000 utenti e dimostra come le grandi reti urbane possano migliorare la resilienza aumentando al contempo l'integrazione delle energie rinnovabili. 18
Agricoltura sostenibile
Le tecnologie di intelligenza artificiale in agricoltura stanno aiutando gli agricoltori ad affrontare sfide come l'inefficienza delle risorse e l'impatto ambientale. Integrando strumenti come la robotica agricola, i sistemi di monitoraggio meteorologico e gli algoritmi di gestione del territorio, gli agricoltori possono ottimizzare le operazioni, ridurre gli sprechi e raggiungere gli obiettivi di sostenibilità.
Inoltre, il monitoraggio delle colture e degli animali basato sull'intelligenza artificiale contribuisce a garantire rese più elevate e un bestiame più sano, individuando tempestivamente i problemi, riducendo la necessità di prodotti chimici e minimizzando il consumo di risorse.
12. Robotica agricola
Come un'auto a guida autonoma, i robot dotati di intelligenza artificiale possono muoversi e raccogliere i raccolti quando sono pronti e maturi. Questo contribuisce a ridurre gli sprechi e può migliorare le linee di produzione.
13. Monitoraggio meteorologico
L'intelligenza artificiale può anche monitorare e prevedere il tempo . Questo aiuta gli agricoltori a prevedere le condizioni meteorologiche in una specifica località, fornendo loro informazioni su quando irrigare le colture e quando è meglio seminare o raccogliere.
14. Gestione del territorio
Un altro caso d'uso dell'intelligenza artificiale è la pianificazione dei terreni agricoli . Utilizzando immagini satellitari, algoritmi e dati sull'uso del suolo, gli agricoltori possono pianificare dove e quando seminare. Questo può anche aiutarli a garantire la conformità alle normative.
15. Monitoraggio delle colture e degli animali
L'intelligenza artificiale può aiutare gli agricoltori a mantenere sani i raccolti e gli animali . Grazie al riconoscimento delle immagini e ai sensori per individuare le condizioni delle colture, l'IA può contribuire a ridurre gli attacchi di insetti alle piante o a individuare i primi segni di malattie negli animali.
Gli agricoltori possono quindi intervenire e risolvere il problema senza utilizzare quantità eccessive di prodotti chimici o medicinali, riducendo le potenziali perdite.
Produzione e ambiente di lavoro sostenibili
16. Produzione con meno difetti
I sistemi di visione artificiale basati sull'intelligenza artificiale possono risolvere i problemi di reso dei prodotti derivanti da difetti o insoddisfazione del cliente, riducendo al minimo gli errori di produzione nella fase di fabbricazione.
I sistemi di controllo qualità basati sulla visione artificiale, installati sul nastro trasportatore o sulla linea di produzione, possono ispezionare la qualità del prodotto in modo più accurato ed efficiente rispetto all'ispezione manuale.
Scopri come funziona:
Questa riduzione dei prodotti difettosi può in definitiva ridurre i resi dei prodotti da parte dell'organizzazione e le emissioni di gas serra legate alla logistica inversa e ad altri processi di reso.
17. Migliore rilevamento delle perdite in produzione
I sistemi di visione artificiale possono aiutare a rilevare perdite d'acqua e altre sostanze chimiche nocive all'interno di un impianto di produzione e ad allertare le autorità competenti, consentendo loro di intervenire tempestivamente. Questo può aiutare le aziende a ridurre il proprio impatto ambientale.
Scopri come funziona:
18. Luogo di lavoro più sicuro
La sostenibilità si compone di tre elementi: ambientale, sociale e di governo. Per essere veramente sostenibile, un'azienda deve concentrarsi su tutti e tre .
I sistemi di visione artificiale basati sull'intelligenza artificiale possono contribuire a migliorare la sicurezza dei lavoratori garantendo il rispetto delle norme di sicurezza. Ciò può contribuire a migliorare la sostenibilità sociale di un'azienda, rendendola più sicura per i suoi dipendenti.
Telecamere intelligenti possono essere installate in punti strategici dello stabilimento di produzione per monitorare il rispetto delle norme da parte dei lavoratori e l'utilizzo dei dispositivi di protezione individuale. Il sistema può inoltre identificare altri rischi all'interno dello stabilimento e avvisare il responsabile operativo o della sicurezza competente per i provvedimenti del caso.
Energia e logistica
19. Riduzione del consumo energetico
Figura 2: Quota globale di elettricità proveniente da fonti rinnovabili.
Nonostante gli investimenti nelle energie rinnovabili siano aumentati significativamente negli ultimi anni, queste rappresentano solo il 30% della produzione mondiale di elettricità. 19
L'intelligenza artificiale può contribuire ad aumentare l'utilizzo delle energie rinnovabili studiando i modelli di consumo energetico e fornendo indicazioni su come ridurre e migliorare i consumi senza compromettere la produttività aziendale.
20. Logistica ottimizzata e sostenibile
L'intelligenza artificiale può anche contribuire a migliorare la sostenibilità delle operazioni di distribuzione e logistica di un'azienda , che rappresentano una parte significativa dell'impronta di carbonio complessiva dell'impresa.
I software basati sull'intelligenza artificiale possono ottimizzare i percorsi di consegna dei prodotti integrando la sostenibilità come fattore chiave. I sistemi di ottimizzazione dei percorsi sono diventati indispensabili per le aziende di logistica, in quanto offrono significativi vantaggi finanziari e ambientali.
Scopri come l'intelligenza artificiale e le tecnologie dei gemelli digitali stanno contribuendo a una consegna dell'ultimo miglio sostenibile:
Scopri i casi d'uso dell'IA nella logistica per saperne di più su come l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore.
Quali sono le sfide dell'IA per la sostenibilità?
L'intelligenza artificiale si preannuncia promettente per la tutela dell'ambiente, ma presenta anche alcune sfide:
Energia di calcolo
I modelli di intelligenza artificiale avanzati necessitano di una notevole potenza di calcolo, il che significa che consumano molta energia. 20
Ciò influisce sia sui costi operativi che sulle emissioni di carbonio. Pertanto, l'utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale ad alta intensità energetica al servizio della sostenibilità ambientale può risultare paradossale.
Abusi sul lavoro
I modelli linguistici di grandi dimensioni, come ChatGPT, possono richiedere etichette per proteggerli da testi tossici. Per ottenere queste etichette, OpenAI ha inviato decine di migliaia di testi contenenti particelle a un'azienda in Kenya. Gli addetti all'etichettatura dei dati impiegati dall'azienda vengono pagati solo tra 1,32 e 2 dollari l'ora. 21
Ciò solleva interrogativi sul fatto che i diritti dei lavoratori vengano calpestati nello sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale per un futuro sostenibile.
Pregiudizi ed etica nell'IA
I modelli di intelligenza artificiale apprendono dai dati e, se questi sono distorti o rappresentano solo una parte specifica della realtà, i modelli possono produrre risultati errati. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale addestrato su dati specifici di una determinata area geografica potrebbe non essere in grado di generare dati per altre zone.
Le decisioni basate sui risultati dell'intelligenza artificiale possono avere un impatto significativo sulla società e sul mondo. Pertanto, possono sorgere interrogativi in merito alla privacy e alla proprietà dei dati.
Le migliori pratiche per mitigare le sfide
Intelligenza artificiale a basso consumo energetico
La priorità dovrebbe essere l'utilizzo di algoritmi e dispositivi che consumano meno energia. I gruppi di ricerca possono lavorare alla progettazione di modelli che trovino un equilibrio tra l'efficacia dell'intelligenza artificiale e il suo consumo energetico. 22
L'infrastruttura di calcolo per l'intelligenza artificiale può essere alimentata da fonti di energia rinnovabile, contribuendo così a ridurre ulteriormente l'impronta di carbonio.
Affrontare i pregiudizi dell'IA
I modelli di intelligenza artificiale dovrebbero utilizzare metodi appropriati per la raccolta, la verifica e la validazione dei dati al fine di evitare distorsioni. È inoltre importante includere dati rappresentativi e considerare come le condizioni possano variare in luoghi diversi.
Sviluppare linee guida etiche
Affinché l'intelligenza artificiale possa proteggere l'ambiente, è necessario elaborare e rispettare linee guida e politiche etiche . Ciò include regole chiare su chi possiede i dati, come mantenerli privati e come utilizzare l'IA in modo etico.
Incoraggiare il coinvolgimento delle parti interessate
Coinvolgere le parti interessate nel processo decisionale, in particolare i gruppi che saranno influenzati dai risultati dell'IA. Ciò significa assicurarsi che tutti sappiano come funzionano i modelli di IA e quali dati utilizzano.
Collegamenti di riferimento
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