author: Elisabetta Ambrosi  WC1,071 words
body: Ne è convinto Sergio Ferraris, direttore di QualEnergia e uno dei pochi esperti che in Italia sta studiando le applicazioni dell’intelligenza Artificiale al tema climatico. “Innanzitutto, chiariamo cos’è l’Intelligenza Artificiale”, spiega. “In pratica, si basa sul meccanismo del machine learning, cioè sul sistema di autopprendimento delle macchine, per questo cambia costantemente grazie ai dati che vengono mano mano immessi, diventando sempre più capace di fare previsioni accurate”. Che cosa si potrebbe fare grazie all’IA rispetto alla crisi del clima? “Certamente si può utilizzare per fare una serie di analisi predittive sul rischio climatico, in modo da dare sia input precisi sull’adattamento, anche perché in futuro saremo costretti anche a spostare interi paesi e coltivazioni, sia allarmi veri e propri, perché l’IA si basa su un insieme storico di dati, in modo che l’allarme sia puntuale”, continua Ferraris. “Ancora, si potrebbe utilizzare per avere una determinazione precisa sulla stima delle emissioni. Ed, infine, esistono anche esperienze di intelligenza artificiale sulla gestione delle reti elettriche intelligenti (smart grid)”.Previsioni ad alta risoluzione grazie all’IAVediamo qualche esempio più in concreto. Si pensa ad esempio che i dati sulle emissioni siano perfettamente affidabili e accessibili. Purtroppo, invece, la qualità e la disponibilità dei dati sulle emissioni di gas serra varia notevolmente, sia geograficamente che nel tempo. In uno studio a cura di André Ferreira sul blog tecnico Transition Zero – Estimating Coal Power Plant Operation From Satellite Images with Computer Vision – una possibile soluzione viene individuata nei satelliti, che possono essere usati per addestrare modelli di apprendimento automatico in modo da automatizzare il processo di stima delle emissioni. Su questi dati “si può poi costruire una solida narrazione basata sui fatti per l’azione per il clima”, si legge nello studio. In un altro studio a cura di quattro esperti dell’University of California di Los Angeles, “ClimateLearn: Machine Learning for Predicting Weather and Climate Extremes”, gli approcci di machine learning sono proposti per superare modelli climatici che possono essere imprecisi o computazionalmente costosi da gestire, trasformando “in previsioni regionali ad alta risoluzione”. Questo significa una precisione molto alta degli eventi estremi come siccità, incendi, innalzamento del livello del mare, alluvioni.Inondazioni, consumo energetico, biodiversità: altri usi possibili dell’IAAltri esempi di applicazione dell’Intelligenza artificiale riguardano ad esempio la gestione delle inondazioni, che nelle zone costiere possono rappresentare un pericolo naturale distruttivo. Nello studio “Tutorial on flood monitoring”, di Casper Fibaek e Andreas Luyts dell’Esa (European Space Agency), si spiega come integrando i dati di osservazione della Terra, in particolare quelli del programma Copernicus, con tecniche di Intelligenza Artificiale, si possano “migliorare ulteriormente l’analisi dei processi decisionali necessari per prevenire o minimizzare le perdite dovute ad eventi alluvionali”. La regione sotto osservazione nello studio è in particolare quella dell’Egitto Mediterraneo. Alessandria e il Delta del Nilo sono infatti tra le aree più vulnerabili al mondo ai cambiamenti climatici. Le immagini satellitari, preparate con attività di apprendimento automatico possono mappare le acque superficiali e il loro impatto sulle vite umane, evitando possibili disastri. In un altro studio di alcuni docenti dell’ University of Texas, “CityLearn: A Tutorial on Reinforcement Learning Control for Grid-Interactive Efficient Buildings and Communities”, viene mostrato come l’intelligenza artificiale possa essere adottata per gestire le batterie in ogni casa di una comunità residenziale (in questo caso a Fontana in California) con l’obiettivo di ridurre al minimo il costo dell’elettricità acquistata, le emissioni di carbonio associate al consumo di elettricità, nonché altri elementi fondamentali per la sostenibilità della decarbonizzazione delle fonti di produzione di energia esistenti. Ma l’uso del deep learning, un sottoinsieme della tecnologia IA, è utile anche per la protezione della biodiversità, per la quale, ad esempio, si utilizzano trappole fotografiche non invasive che producono milioni di immagini del comportamento animale. Che, grazie agli algoritmi addestrati, possono essere classificate con velocità estrema, (fino a un milione in un solo giorno), contro mesi di impegno degli annotatori umani per svolgere lo stesso compito.Il problema dei costi. E dei dati personaliQuali sono, invece, le controindicazioni possibili nell’utilizzo dell’IA sul fronte climatico? “Anzitutto”, spiega sempre Sergio Ferraris, “l’Intelligenza Artificiale può essere molto costosa, per cui è complicato che ong e associazioni di base possano utilizzarla, mentre sappiamo che le compagnie petrolifere la applicano all’interno dei loro sistemi di ricerca per gli idrocarburi o anche per determinare il rischio paese”. L’altro problema è che già le utilities stanno incrementando l’utilizzo di dati e lo faranno sempre di più. In futuro, i dati di consumo dell’energia elettrica varranno moltissimo. E lo stesso per la mobilità elettrica: con l’intelligenza artificiale avremo un incrocio di dati tra i consumi elettrici della mobilità, che ti dicono dove sei, quanto tempo hai percorso, dove ti sei fermato e quelli domestici. In sostanza, “da un lato avremo applicazioni di intelligenza artificiale che ci permetteranno di gestire i flussi elettrici in maniera estremamente precisa, riducendo anche gli sprechi sulle rinnovabili intermittenti e permettendo una loro ottimizzazione e un minor utilizzo di centrali di accumulo e centrali a ciclo combinato, dall’altro questi dati tracceranno una immagine individuale di noi stessi, di ciò che è la nostra vita in dettaglio. Tra l’altro, non si possono cancellare”. Tutti elementi che, però, non possono offuscare i vantaggi dell’IA sul tema del rischio climatico. Anche perché c’è, un ultimo aspetto positivo, che chiama in causa la politica. “L’intelligenza artificiale può essere estremamente scomoda per la politica, perché le previsioni dei fenomeni meteo estremi innescati dai cambiamenti climatici saranno estremamente accurate”, conclude Ferraris. “Se un sistema di intelligenza artificiale ci dice che in quella zona arriverà una determinata quantità di pioggia e si allagherà di conseguenza, la politica non potrà fare finta di nulla, trincerandosi dietro a categorie come eventi, estremi, imprevedibili o fatalità”.