Intelligenza artificiale e ambiente. 3 soluzioni AI per aiutarti a costruire un business sostenibile | L'intelligenza artificiale nell'attività n. 26

L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando non solo il business ma anche l’ambiente naturale. Il primo richiede un approccio responsabile (responsabile), il secondo sostenibile. Dopotutto, le capacità dell’intelligenza artificiale richiedono grandi quantità di energia. Pertanto, una delle sfide più grandi è: come costruire un business sostenibile e allo stesso tempo tenere il passo con la rivoluzione dell’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale sta inoltre tracciando nuove strade per raggiungere gli obiettivi ambientali, contribuendo allo stesso tempo all’efficienza delle imprese. Sapevi che la giusta applicazione dell'intelligenza artificiale può rivoluzionare la gestione energetica della tua azienda o addirittura contribuire alla conservazione della biodiversità?

Intelligenza artificiale e ambiente per un business sostenibile

L’intelligenza artificiale aiuta a costruire un business sostenibile:

• Nella fase concettuale – sostenendo la creazione di un’idea imprenditoriale rispettosa dell’ambiente – attraverso, ad esempio, la consultazione con ChatGPT o Claude di Anthropic,
• Nella fase di crescita dell'azienda, creando catene di fornitura sostenibili e contribuendo a creare soluzioni per l'intelligenza artificiale verde,
• Nella fase di ottimizzazione: analisi e adeguamento delle soluzioni esistenti con software utilizzando modelli AI dedicati.

Diamo un'occhiata a soluzioni specifiche che contribuiscono direttamente allo sviluppo di un business sostenibile.

Automatizza la gestione energetica con l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale può monitorare e gestire automaticamente il consumo energetico di un'azienda, identificando aree di risparmio futuro. Ciò avviene, ad esempio, con Flex2X, un sistema sviluppato dalla Grid Edge con sede nel Regno Unito. Questo sistema combina i dati ottenuti dai sensori esistenti in un edificio, come sensori di temperatura o umidità, con altre fonti di dati, come le condizioni meteorologiche, e li analizza con algoritmi di intelligenza artificiale in grado di ottimizzare il consumo energetico di un edificio in tempo reale.

Fonte: Flex2X

Agricoltura ottimizzata

L’intelligenza artificiale nell’ambiente apre un ampio campo di innovazione per entrambe le aziende che sviluppano soluzioni innovative per l’agricoltura e l’allevamento su larga scala, che richiedono il lavoro di macchine a inefficienza energetica e molto sforzo umano.

Analizzando i dati provenienti da una varietà di fonti, l’intelligenza artificiale può aiutare le aziende del settore agricolo a prendere decisioni migliori sull’irrigazione, sulla fertilizzazione o sul controllo delle malattie delle piante. Tuttavia, le soluzioni agricole più innovative sono quelle che combinano intelligenza artificiale e robotica. Una di queste soluzioni è LaserWeeder, sviluppata da Carbon Robotics, che può rimuovere 100.000 erbacce in un’ora distinguendo accuratamente le specie vegetali. È il primo e unico robot laser per la rimozione delle erbacce disponibile in commercio. È dotato di tecnologia avanzata:

• intelligenza artificiale con apprendimento profondo,
• robotica,
• laser,
• Le potenti schede grafiche di Nvidia,
• 42 fotocamere ad alta risoluzione per un riconoscimento preciso delle immagini,

LaserWeeder aiuta a prendersi cura della biodiversità perché invece di spruzzare pesticidi chimici che danneggiano l'ecosistema e gli insetti, può rimuovere le erbacce anche da vaste aree di colture.

Fonte: CarbonRobotics

Catene di fornitura guidate dall’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale può aiutare a tracciare l’origine dei prodotti, il che è fondamentale per costruire catene di approvvigionamento sostenibili. Una logistica efficiente della supply chain, nel frattempo, può essere ottenuta attraverso l’intelligenza artificiale e l’automazione. Ad esempio, Amazon sta investendo molto nelle tecnologie di automazione dei trasporti, come i camion autonomi e i taxi Zoox chiamati robot-taxi.

Nel frattempo, TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus può ottimizzare le catene di approvvigionamento di un'azienda in tempo reale. Sviluppata da Tata Consultancy Services, questa tecnologia combina intelligenza artificiale, apprendimento automatico e Internet delle cose (IoT) per fornire soluzioni che migliorano la gestione dei tempi di trasporto, del carico utile dei veicoli e della disponibilità.

Fonte: IoT Global Awards

Intelligenza artificiale e costi ambientali

Il principale costo ambientale dell’intelligenza artificiale nelle imprese è il consumo di energia. Sebbene l'energia esatta richiesta per addestrare il modello GPT-4 che la versione a pagamento della funzionalità ChatGPT e BingChat non sia disponibile pubblicamente, possiamo effettuare alcune stime in base alle informazioni disponibili.

GPT-4 è un modello con oltre 175 miliardi di parametri addestrati su oltre 45 TB di dati. Il processo di formazione prevede l'analisi dei dati e l'ottimizzazione dei parametri del modello, il che richiede molta potenza di calcolo e comporta un elevato consumo energetico.

Per addestrare il GPT-4 sono state utilizzate potenti unità di elaborazione grafica (GPU) e unità di elaborazione tensore (TPU), note anche per il loro intenso consumo energetico. Il consumo è ulteriormente incrementato dall'energia necessaria per l'operazione stessa.

IA verde

Sebbene il costo ambientale dello sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale sia elevato, sono gli strumenti di intelligenza artificiale che consentono di creare soluzioni più ecologiche. Ciò include l’intelligenza artificiale verde, modelli che richiedono meno energia e altre risorse per funzionare.

Si tratta di una “intelligenza artificiale verde” che si concentra sullo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale efficienti dal punto di vista energetico. Ad esempio, i nuovi metodi di compressione possono ridurre fino al 90% la quantità di dati necessari per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, riducendo significativamente il consumo di energia. Tra gli altri, ci sta lavorando OpenAI, che sta investendo nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale più ecologici.

L’intelligenza artificiale ha molti vantaggi. L’intelligenza artificiale verde utilizza meno risorse, quindi può essere utilizzata da aziende più piccole, comprese quelle che operano nei paesi in via di sviluppo. Ciò significa democratizzarne l’uso e consentire a più persone di crearlo. Anche quelli con i portafogli meno abbienti.

L’intelligenza artificiale verde si contrappone alla cosiddetta “intelligenza artificiale rossa”, ovvero soluzioni che aumentano l’efficienza delle operazioni senza considerare i costi ambientali che generano. La “Red AI” genera risultati spettacolari, ma il suo impatto ambientale è elevato. E con il salto tecnologico, l’impatto ambientale è in costante crescita.

L'intelligenza artificiale per la Terra

L'intelligenza artificiale e l'ambiente riguardano anche la risoluzione di problemi quali:

• analizzare le questioni legate alla crisi climatica – grazie all’intelligenza artificiale è possibile sviluppare modelli complessi che riflettono i cambiamenti ambientali e prevederne le conseguenze utilizzando quantità di dati che un essere umano non potrebbe mai elaborare. Un ottimo esempio è il lavoro dell'Argonne National Laboratory con la società di telecomunicazioni AT&T, in cui l'intelligenza artificiale è stata utilizzata per analizzare un modello climatico insieme a un database contenente informazioni sulla rete di telecomunicazioni di AT&T per prevedere come gli effetti del cambiamento climatico - come l'innalzamento del livello del mare, venti ad alta intensità e inondazioni costiere e interne – potrebbero influenzare le operazioni tra 30 anni,
• conservazione della biodiversità : ad esempio, lo strumento Wildlife Insights è una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per convertire i dati delle trappole in informazioni utili sulla biodiversità e carica i dati su Google Cloud, dove i modelli di intelligenza artificiale classificano automaticamente le immagini per aiutare a monitorare e proteggere la fauna selvatica in tutto il mondo. Wildlife Insights è in grado di elaborare 3,6 milioni di immagini all’ora, con un tasso di precisione di identificazione compreso tra l’80 e il 98,6%.
• Migliorare l’efficienza dei sistemi esistenti che consumano grandi quantità di energia, come fabbriche, trasporti ferroviari, trasporti pubblici e illuminazione urbana,
• prevenire guasti – ad esempio nei grandi impianti industriali, idroelettrici o eolici. Ciò è reso possibile attraverso l’utilizzo dei gemelli digitali (Digital Twins), che permettono di prevedere l’usura dei componenti di un particolare sistema.

Riepilogo

Un’appropriata combinazione di intelligenza artificiale e ambiente di lavoro può avere un impatto su molti aspetti del business sostenibile. Dall’ottimizzazione delle prestazioni dell’intelligenza artificiale, ovvero la creazione di un’intelligenza artificiale verde, all’automazione della gestione energetica, all’ottimizzazione dell’agricoltura e alla creazione di catene di approvvigionamento sostenibili. Quest’ultimo, nel contesto delle crescenti esigenze logistiche, sta diventando cruciale per l’efficienza e la responsabilità aziendale.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale comporta anche sfide serie, come il consumo di energia durante la fase di formazione e il funzionamento continuo dei modelli IA. Tuttavia, l’intelligenza artificiale aiuta anche a risolvere questi problemi e a ridurre l’impatto ambientale del suo funzionamento. C’è quindi spazio per soluzioni di intelligenza artificiale verde e per l’impegno in pratiche sostenibili su una scala senza precedenti, dall’analisi dei cambiamenti climatici alla conservazione della biodiversità.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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