Cambiamento climatico: AI è la chiave di svolta.

Secondo un sondaggio di Nokia-Gsma Intelligence, l’efficienza energetica è prioritaria nelle strategie di trasformazione delle reti, e per questo l’implementazione delle tecnologie mobili e digitali, come 5G, 4G, reti private e sensori IoT, consentiranno grandi risparmi di emissioni di CO2 in una serie di settori industriali, per una stima complessiva dell’80% delle emissioni globali di anidride carbonica.

E’ quanto dichiara sempre Nokia-Gsma Intelligence, che in una relazione descrive i benefici prodotti dalla trasformazione delle fabbriche in smart factory e dall’adozione dei contatori intelligenti nelle case e negli uffici. Lo studio afferma che se le smart factory fossero diffuse su scala globale, si potrebbe azzerare in un anno l’equivalente di CO2 generata da 28 milioni di voli andata e ritorno da Londra a Los Angeles. Gli smart meter a casa, invece, potrebbero far risparmiare in un anno tanta energia da servire 97 milioni di abitazioni.

Inoltre le soluzioni e le innovazioni di AI possono anche ridurre il numero degli interventi on-site effettuati dal personale per risolvere problemi di rete, guasti ed installazioni, abbattendo anche in questo caso i costi del lavoro.

Lo studio riassume di fatto che la strategia che fa leva su fonti rinnovabili e AI è ritenuta essenziale per far fronte al boom del traffico internet, legato allo smart working, didattica e formazione a distanza, gaming, videostreaming e TV ed altre forme di intrattenimento online. Tutte queste attività richiedono infatti attrezzature di rete potenti, numerose,, con capacità di banda e data center sempre più grandi per conservare i dati. Tutti questi servizi, insieme allo sviluppo del 5G, fa crescere la domanda sulle reti delle telco e sui data center, e quindi i consumi di energia.

Quindi riassumendo AI può aiutare la lotta al cambiamento climatico perchè può:

• Produrre sistemi elettrici migliori. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può capire la domanda di elettricità nel lungo termine e in tempo reale, cercando di limitare così la sovrapproduzione d’energia e ridurre gli sprechi.
• Monitorare le emissioni dell’agricoltura non sostenibile. L’Intelligenza artificiale basata sull’apprendimento automatico potrebbe affiancare gli agricoltori nella gestione di mix di colture su larga scala in maniera più efficiente, mentre gli algoritmi potrebbero aiutare a capire quali colture scegliere per favorire la resa della terra, senza incorrere all’uso di fertilizzanti.
• Controllare e frenare l’avanzare della deforestazione. È possibile per l’AI recepire e analizzare l’eventuale perdita di copertura di alberi e rilevare suoni legati al disboscamento, come, ad esempio, la motosega per aiutare le autorità a intervenire tempestivamente nelle attività illegali.
• Creare materiali alternativi al cemento e all’acciaio o scoprirne nuovi e in tempi ridotti a basse emissioni di carbonio, come per esempio combustibili solari.
• Prevedere eventi meteorologici estremi. L’unione dell’analisi della macchina legati all’esperienza professionale umana possono andare a completarsi e a salvare la vita anche a milioni di persone in casi di uragani, terremoti, ecc.
• Rendere i mezzi di trasporto più efficienti, riducendo così l’emissione di CO2 e limitando i viaggi sprecati, soprattutto per la spedizione di merci.
• Diminuire lo spreco di energia negli edifici, attraverso per esempio il monitoraggio della qualità e temperatura dell’aria, dell’acqua o del consumo dell’energia stessa, ma anche ridurre le barriere legate alla mobilità elettrica, come l’ansia da ricarica della batteria.