Intelligenza artificiale e ambiente. 3 soluzioni di IA per aiutarti a costruire un business sostenibile | IA nel business #26

L’intelligenza artificiale sta anche tracciando nuovi percorsi per raggiungere obiettivi ambientali contribuendo all’efficienza delle imprese. Sapevi che la giusta applicazione dell’IA può rivoluzionare la gestione energetica della tua azienda o persino contribuire alla conservazione della biodiversità?

L’intelligenza artificiale e l’ambiente per un business sostenibile

L’intelligenza artificiale aiuta a costruire un business sostenibile:

• Nella fase concettuale – supportando la creazione di un’idea imprenditoriale sensibile all’ambiente – attraverso, ad esempio, la consultazione con ChatGPT o Claude di Anthropic,
• Nella fase di crescita dell’azienda – creando catene di approvvigionamento sostenibili e aiutando a creare soluzioni per un’IA verde,
• Nella fase di ottimizzazione – analizzando e regolando le soluzioni esistenti con software che utilizzano modelli di IA dedicati.

Esaminiamo soluzioni specifiche che contribuiscono direttamente allo sviluppo di un business sostenibile.

Automatizzare la gestione energetica con l’intelligenza artificiale

L’IA può monitorare e gestire automaticamente il consumo energetico di un’azienda, identificando aree per futuri risparmi. Questo avviene, ad esempio, con Flex2X, un sistema sviluppato da Grid Edge, con sede nel Regno Unito. Questo sistema combina i dati ottenuti da 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 che possono 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 sia per le aziende che sviluppano soluzioni innovative per l’agricoltura sia per l’agricoltura su larga scala, che richiedono il lavoro di macchine poco efficienti dal punto di vista energetico e molto sforzo umano.

Analizzando i dati provenienti da una varietà di fonti, l’IA può aiutare le aziende del settore agricolo a prendere decisioni migliori riguardo all’irrigazione, alla fertilizzazione o al 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 con precisione tra le specie vegetali. È il primo e unico robot per la rimozione delle erbacce disponibile commercialmente. Presenta tecnologia avanzata:

• IA di deep learning,
• robotica,
• laser,
• potenti schede grafiche Nvidia,
• 42 telecamere 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 ampie aree di coltivazioni.

Fonte: CarbonRobotics

Catene di approvvigionamento guidate dall’IA

L’IA può aiutare a tracciare l’origine dei prodotti, il che è fondamentale per costruire catene di approvvigionamento sostenibili. Nel frattempo, una logistica delle catene di approvvigionamento efficiente può essere raggiunta attraverso l’intelligenza artificiale e l’automazione. Ad esempio, Amazon sta investendo pesantemente in tecnologie di automazione dei trasporti, come camion autonomi e taxi robot chiamati Zoox.

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 IA, machine learning e Internet delle Cose (IoT) per fornire soluzioni che migliorano la gestione del tempo di trasporto, del carico utile dei veicoli e della disponibilità.

Fonte: IoT Global Awards

Costi ambientali dell’intelligenza artificiale

Il principale costo ambientale dell’IA nelle imprese è il consumo energetico. Sebbene l’energia esatta necessaria per addestrare il modello GPT-4, che la versione a pagamento di ChatGPT e BingChat utilizza, non sia pubblicamente disponibile, possiamo fare alcune stime basate sulle informazioni disponibili.

GPT-4 è un modello con più di 175 miliardi di parametri che sono stati addestrati su oltre 45 TB di dati. Il processo di addestramento comporta l’analisi dei dati e l’ottimizzazione dei parametri del modello, il che richiede molta potenza di calcolo e porta a un elevato consumo energetico.

Per addestrare il GPT-4, sono state utilizzate potenti unità di elaborazione grafica (GPU) e unità di elaborazione tensoriale (TPU), note anche per il loro intenso consumo energetico. Il consumo aumenta ulteriormente a causa dell’energia necessaria per il funzionamento stesso.

IA verde

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

È l'”IA verde” che si concentra sullo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale che sono efficienti dal punto di vista energetico. Ad esempio, nuovi metodi di compressione possono ridurre la quantità di dati necessari per addestrare i modelli di IA fino al 90%, riducendo significativamente il consumo energetico. Tra gli altri, OpenAI, che sta investendo nello sviluppo di modelli di IA verde più ecologici, sta lavorando su di essi.

L’intelligenza artificiale ha molti vantaggi. L’IA verde utilizza meno risorse, quindi può essere utilizzata da aziende più piccole, comprese quelle che operano nei paesi in via di sviluppo. Questo significa democratizzare il suo utilizzo e consentire a più persone di crearla. Inoltre, anche a coloro che hanno portafogli meno abbienti.

L’IA verde è contrapposta alla cosiddetta “IA rossa” – cioè, soluzioni che aumentano l’efficienza delle operazioni senza considerare i costi ambientali che generano. L'”IA rossa” genera risultati spettacolari, ma la sua impronta ambientale è grande. E con il salto tecnologico, l’impatto ambientale cresce costantemente.

IA per la Terra

L’intelligenza artificiale e l’ambiente riguardano anche la risoluzione di problemi, come:

• analizzare questioni legate alla crisi climatica – grazie all’IA, è possibile sviluppare modelli complessi che riflettono i cambiamenti ambientali e prevedere le loro conseguenze utilizzando quantità di dati che un essere umano non potrebbe mai elaborare. Un ottimo esempio è il lavoro del Laboratorio Nazionale Argonne con la compagnia di telecomunicazioni AT&T, dove è stata utilizzata l’intelligenza artificiale per analizzare un modello climatico in combinazione con un database contenente informazioni sulla rete di telecomunicazioni di AT&T per prevedere come gli effetti dei cambiamenti climatici – 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 fototrappole in informazioni utili sulla biodiversità, carica i dati su Google Cloud, dove i modelli di IA classificano automaticamente le immagini per aiutare a monitorare e proteggere la fauna selvatica in tutto il mondo. Wildlife Insights può elaborare 3,6 milioni di immagini all’ora, con un tasso di precisione nell’identificazione dell’80 al 98,6 percento.
• Migliorare l’efficienza dei sistemi esistenti che consumano grandi quantità di energia, come fabbriche, trasporti ferroviari, trasporti pubblici e illuminazione cittadina,
• prevenire guasti – ad esempio, in grandi impianti industriali, centrali idroelettriche o impianti eolici. Questo è reso possibile attraverso l’uso di gemelli digitali (Digital Twins), che rendono possibile prevedere l’usura dei componenti in un particolare sistema.

Riepilogo

Una combinazione appropriata di intelligenza artificiale e ambiente di lavoro può influenzare molti aspetti del business sostenibile. Dall’ottimizzazione delle prestazioni dell’intelligenza artificiale, cioè la creazione di IA verde, all’automazione della gestione energetica, all’ottimizzazione dell’agricoltura e alla creazione di catene di approvvigionamento sostenibili. Queste ultime, nel contesto delle crescenti esigenze logistiche, stanno diventando cruciali per l’efficienza e la responsabilità aziendale.

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

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