Il cloud computing e l’intelligenza artificiale per la decarbonizzazione

Il cloud computing e l’intelligenza artificiale per la decarbonizzazione

La sostenibilità ambientale è un elemento sempre più importante da considerare nel modo di fare impresa. Nuovi modelli di mobilità, forme di energia più sostenibili, infrastrutture smart e processi che riducono l’impatto ambientale sono soluzioni fondamentali per costruire un futuro migliore.

Per raggiungere la progressiva decarbonizzazione dei processi operativi, i servizi IT possono essere uno strumento efficace in grado di far fronte alle esigenze di digitalizzazione dei principali settori del business. In questa visione il cloud computing e l’intelligenza artificiale si pongono al centro delle strategie di sostenibilità aziendale.

Quanto può contribuire l’implementazione del cloud computing per la decarbonizzazione nei settori produttivi globali?

Con il passare degli anni, sempre più aziende hanno compreso il potenziale di redditività del cloud computing in termini di riduzione delle spese, flessibilità ed efficienza.

I vantaggi cloud computing sono molteplici e riguardano l’ottimizzazione dei costi, la velocità dei processi, la scalabilità globale, fino alla produttività e alla sicurezza.

Ma il cloud computing oggi permette anche di rendere sostenibili a livello ambientale gli attuali standard produttivi delle imprese, dando vita a nuovi modelli di business incentrati sulla riduzione delle emissioni di CO2.

Stando alle analisi del World Economic Forum, infatti, in futuro la connettività sarà sempre più un fattore chiave per molte delle soluzioni climatiche “virtuose”, cioè quelle in grado di generare un migliore impatto sulla riduzione dei gas serra, portando le tecnologie digitali nel loro complesso a giocare un ruolo determinante per una riduzione pari al 15% delle emissioni globali.

In questo scenario, infatti, il cloud computing, assieme all’automazione industriale, alle reti mobili inclusa la rete 5G, all’Intelligenza Artificiale e all’IoT, ha le potenzialità per diventare il quadro tecnologico di riferimento per rendere efficienti su scala globale i processi produttivi e le risorse energetiche per alimentarli.
Diversi settori potrebbero beneficiare di soluzioni simili, in particolare i servizi, il sistema di trasporti e dell’energia, fino all’agricoltura e alle industrie.

Il World Economic Forum ha stimato che si potrebbe raggiungere, attraverso l’impatto positivo delle tecnologie digitali, una riduzione complessiva delle emissioni globali di carbonio pari all’impronta carbonica di Stati Uniti ed Unione Europea insieme.

L’impatto ambientale dell’AI

Uno studio del MIT analizza approfonditamente il processo del deep learning con un focus particolare sugli algoritmi che cercano di insegnare alle macchine il linguaggio umano.
I ricercatori hanno scoperto che la produzione di emissioni di CO2 non è costante durante tutta la fase di apprendimento, ma ha un aumento considerevole, quando l’IA ha già raggiunto un buon livello di apprendimento e deve perfezionare parte dei processi.

Il tutto si complica, poi, in base dell’algoritmo che elabora le informazioni: le emissioni generate durante la fase di addestramento sono correlate alla posizione del server, alla rete energetica utilizzata, alla durata della procedura e all’hardware su cui si svolge il processo di apprendimento.

Come ottimizzare i consumi dell’AI

Ciò che determina l’elevata impronta carbonica dell’intelligenza artificiale non è solo la tecnologia in sé, ma dipende dalla connessione tra server, hardware e rete elettrica. Una volta analizzati i consumi e il loro impatto, si possono rendere efficienti attraverso decisioni strategiche in grado di ottimizzare la gestione delle risorse.

Anche la scelta di hardware e server più efficienti determina un abbassamento dell’impronta carbonica, esattamente come per le blockchain.

Dato che l’intensità di carbonio dell’energia cambia a seconda dell’ora del giorno, per le attività più impattanti si possono scegliere ad esempio le ore a bassa intensità. Inoltre, è anche possibile utilizzare fonti energetiche rinnovabili che sicuramente hanno un impatto ambientale minore e possono migliorare di molto l’intero processo.

I ricercatori concordano sul fatto che l’utilizzo del 100% dell’energia proveniente da fonti rinnovabili è al momento la soluzione in grado di portare la riduzione maggiore di emissioni.

Nonostante emetta molta anidride carbonica, l’utilizzo dei sistemi AI può essere una soluzione valida per decarbonizzare molti processi e attività tradizionalmente inquinanti. Ottimizzare il mix di hardware, algoritmi ed energia elettrica deve essere una priorità per rendere la tecnologia in sé sostenibile tanto a livello ambientale, quanto economico. Minore quantità di energia vuol equivale anche a ridurre i costi.

L’Intelligenza Artificiale inoltre si può utilizzare efficacemente per la decarbonizzazione dei trasporti, per efficientare i processi di riciclo e smaltimento rifiuti e anche per mitigare i rischi del cambiamento climatico.

C’è molta strada da fare per rendere questa tecnologia meno impattante sull’ambiente e i contributi sul tema sono ancora pochi, ma l’obiettivo è quello di raggiungere una maggiore consapevolezza sia nella fase di ricerca che in quella dello sviluppo.

La riduzione dell’impronta carbonica dell’IA e il suo contributo per il raggiungimento della carbon neutrality ci sarà se oltre all’efficienza della sua componente fisica, si assisterà anche ad una riduzione dell’impiego diffuso e mirato nei processi e settori altamente inquinanti.

Fonte 1: https://www.techeconomy2030.it/2020/11/24/il-cloud-computing-come-strumento-a-sostegno-della-decarbonizzazione/

Fonte 2: https://www.techeconomy2030.it/2021/04/06/gli-impatti-dellintelligenza-artificiale-sulla-decarbonizzazione/