La comunità internazionale, con ogni probabilità, non riuscirà a raggiungere l’obiettivo dell’Accordo di Parigi di mantenere nei prossimi decenni l’aumento della temperatura media globale al di sotto di 1,5° Celsius. Ecco perché l’identificazione di contromisure utili a tornare in carreggiata e limitare i danni è fondamentale. Più nello specifico, occorre una riduzione sostanziale delle emissioni, pari al 57% del livello del 2010, entro il 2030, e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, intesa come tecnologia in grado di analizzare e modellare sistemi complessi, sembra essere estremamente promettente da questo punto di vista.
L’analisi di Bcg e Google
Lo dice il report “Accelerating Climate Action with AI”, realizzato da Boston Consulting Group e Google, che l’ha commissionato. In particolare, lo studio rileva che l’impiego dell’attuale tecnologia dell’AI e la sua scalabilità hanno già dimostrato che le applicazioni per lo studio del cambiamento climatico possono ridurre in modo significativo le emissioni globali di gas a effetto serra. Inoltre, il documento illustra come l’AI possa anche migliorare in modo sostanziale gli sforzi di adattamento e resilienza legati al clima e dare forma a comportamenti virtuosi. Ma si analizza anche il potenziale dell’AI nel contribuire a scoperte scientifiche rivoluzionarie, ad esempio nel campo della fusione nucleare, che aprono nuove strade all’azione per il clima.
Il rapporto evidenzia inoltre i primi casi di successo, esplorando i rischi legati all’AI e le opzioni per affrontarli, e riassume le opportunità per i politici e i leader aziendali di massimizzare i benefici e minimizzare i rischi dell’AI per il cambiamento climatico.
Sei azioni per mettere l’AI al servizio della lotta al cambiamento climatico
Lo studio, infine, identifica sei azioni chiave per adattare la tecnologia alle soluzioni necessarie ad affrontare le sfide climatiche di questi e dei prossimi anni. Eccole:
1. Scalando le applicazioni e le tecnologie attualmente collaudate, l’AI ha il potenziale per sbloccare insight che potrebbero contribuire a mitigare dal 5% al 10% delle emissioni di gas serra entro il 2030 e a sostenere in modo significativo le iniziative di adattamento e resilienza legate al clima.
2. Oltre a contribuire a ridurre le emissioni e a migliorare la resilienza delle comunità e delle infrastrutture, l’AI può portare la modellazione climatica a un livello superiore, consentendo nuovi approcci all’educazione climatica e sostenendo le scoperte nella scienza del clima, nell’economia del clima e nella ricerca fondamentale.
3. La capacità dell’AI di raccogliere informazioni, migliorare la previsione e guidare l’ottimizzazione può accelerare i progressi in tre aree cruciali: mitigazione delle emissioni, ottimizzazione dell’adattamento e della resilienza agli impatti climatici inevitabili, miglioramento dello stato dell’arte della modellistica climatica, dell’economia climatica, dell’educazione climatica e della ricerca di base sul clima.
4. Sebbene l’applicazione dell’AI alle sfide climatiche sia solo agli inizi, organizzazioni e casi d’uso all’avanguardia stanno già ottenendo risultati concreti e dimostrano il potenziale dell’AI per il cambiamento climatico se adottata su scala. L’87% dei dirigenti ritiene che l’AI abbia il potenziale per affrontare le sfide climatiche.
5. l’AI, ovviamente, comporta anche dei rischi – le emissioni dei data center, l’uso dell’acqua per il raffreddamento dei data center e i rifiuti elettronici, oltre a preoccupazioni più ampie sull’equità e la privacy – che devono essere gestiti in modo ponderato. Le organizzazioni hanno delle opzioni e stanno già prendendo provvedimenti per mitigare i rischi.
6. I politici ricoprono una serie di ruoli critici per massimizzare i benefici e minimizzare i rischi dell’AI per il clima. In particolare:
- consentire il progresso dell’AI per il clima incoraggiando la condivisione dei dati, garantendo l’accesso alla tecnologia a prezzi accessibili, creando consapevolezza e investendo nei talenti.
- accelerare la diffusione dell’AI per il clima definendo le priorità del settore pubblico e privato, realizzando i casi d’uso del settore pubblico e incoraggiando l’azione del settore privato.
- promuovere una diffusione dell’AI responsabile dal punto di vista ambientale e sociale.
