Essere umani nell’era delle neuroscienze e dell’intelligenza artificiale significa esplorare con attenzione quei punti di intersezione della complessità in cui idee valide si trovano tuttavia in tensione tra loro, mettendo in luce sfumature e sfide che non devono essere trascurate. Ogni pagina illustra le tensioni esistenti tra le idee e all’interno di ciascun tema, emerse durante le discussioni collettive, e integrate poi dalle riflessioni dei ricercatori della rete NHNAI.
Complessità trasversale n. 5: IA ed ecologia
Le discussioni nell’ambito dell’NHNAI evidenziano un profondo punto di tensione riguardo alle relazioni tra l’IA e la transizione ecologica o le questioni ambientali.
Da un lato, le tecnologie di IA possono essere utilizzate per adattarsi al riscaldamento globale e combatterlo. Ad esempio, l’IA è efficace nel prevedere futuri disastri climatici, garantendo così la sicurezza degli abitanti. Inoltre, l’IA può ridurre l’inquinamento e le emissioni di gas serra, nonché monitorare lo stato di salute degli ecosistemi. Può anche contribuire a contrastare attività illegali e pericolose che minacciano la conservazione dell’ambiente e della biodiversità.
Tuttavia, d’altro canto, le tecnologie di IA possono avere un impatto significativo sull’ambiente e sulla biodiversità. Lo sviluppo rapido ed eccessivo delle tecnologie di IA non sembra compatibile con la transizione ecologica, poiché richiede un elevato consumo di risorse (metalli, acqua, energia…) e contribuisce al riscaldamento globale aumentando le emissioni di gas serra. Ciò vale in particolare per l’IA generativa.
Dato il notevole impatto della tecnologia sull’ambiente a causa del suo intero ciclo di vita, dovremmo utilizzare l’IA per preservare la biodiversità e l’ambiente? È possibile un’«IA per il verde»?
Approfondimenti dalla rete accademica NHNAI:
Il contributo dell’IA alla mitigazione dei cambiamenti climatici: il caso del Kenya
L’intelligenza artificiale (IA) svolge un ruolo significativo nella mitigazione dei cambiamenti climatici in Kenya e in Africa in generale, potenziando i processi decisionali basati sui dati, promuovendo un uso sostenibile delle risorse e migliorando i sistemi di allerta precoce e di risposta. Innanzitutto, uno dei suoi contributi più significativi risiede nell’analisi e nella previsione dei dati climatici. I modelli di IA sono in grado di elaborare grandi set di dati, tra cui immagini satellitari e registrazioni meteorologiche, per prevedere eventi meteorologici estremi quali siccità, inondazioni e ondate di calore. Di conseguenza, questa capacità consente a governi, agricoltori e comunità di anticipare e prepararsi alle sfide legate al clima, riducendo in ultima analisi la loro vulnerabilità. Nel settore dell’agricoltura e della sicurezza alimentare, l’IA sostiene lo sviluppo di pratiche resilienti al clima. Raccomanda colture resistenti alla siccità e a maturazione rapida, ottimizza i programmi di semina e guida le esigenze di irrigazione utilizzando modelli predittivi. Attraverso l’uso di tecnologie di agricoltura intelligente che combinano il telerilevamento e l’apprendimento automatico, l’IA migliora le rese dei raccolti riducendo al minimo l’impatto ambientale. Inoltre, nel settore energetico, l’IA migliora l’efficienza energetica prevedendo la domanda e migliorando l’integrazione di fonti di energia rinnovabile come il solare e l’eolico nelle reti nazionali. Supporta inoltre l’implementazione di micro-reti e sistemi energetici intelligenti nelle aree rurali, contribuendo così a un futuro energetico più pulito e sostenibile.
Inoltre, l’IA contribuisce alla gestione delle risorse naturali monitorando la deforestazione, il degrado del suolo e le risorse idriche in tempo reale. Ciò, a sua volta, consente migliori iniziative di conservazione, come il rimboschimento e il ripristino degli ecosistemi, e aiuta a monitorare la biodiversità e i modelli di migrazione della fauna selvatica influenzati dai cambiamenti climatici. Allo stesso modo, nella pianificazione urbana, l’IA supporta lo sviluppo di infrastrutture resilienti al clima modellando i rischi climatici e ottimizzando i sistemi di trasporto e di costruzione per ridurre le emissioni e l’impatto ambientale. Un’altra area critica di impatto è la preparazione alle catastrofi e i sistemi di allerta precoce. Le tecnologie di IA migliorano la capacità di rilevare e rispondere alle catastrofi naturali simulando scenari, identificando le zone ad alto rischio e guidando i piani di risposta alle emergenze.
Inoltre, l’IA sostiene la finanza e la politica climatica aiutando i governi a monitorare le emissioni di carbonio, a progettare sistemi di crediti di carbonio e a creare politiche ambientali basate sui dati. In particolare, l’IA sta trasformando anche l’agricoltura attraverso l’agricoltura di precisione, che aiuta gli agricoltori a prendere decisioni informate utilizzando dati in tempo reale raccolti da sensori, droni e tecnologie mobili. Ciò include il monitoraggio dell’umidità del suolo, della temperatura e di altre condizioni ambientali per ottimizzare l’uso di acqua, fertilizzanti e pesticidi, aumentando così la produttività e riducendo al contempo il danno ambientale. Ad esempio, in Ghana, l’IA viene utilizzata per analizzare le immagini satellitari e i modelli meteorologici al fine di prevedere i raccolti e gestire le risorse in modo più efficiente, consentendo al governo di formulare politiche agricole informate che sostengano sia la produttività che la sostenibilità.
In conclusione, l’IA è un potente fattore di mitigazione dei cambiamenti climatici in tutta l’Africa. La sua efficacia è massima quando integrata con i sistemi di conoscenza locali, la tecnologia mobile e la partecipazione della comunità. Se applicata in modo responsabile, l’IA offre un potenziale trasformativo per la costruzione di un continente africano più resiliente e sostenibile di fronte ai cambiamenti climatici
