Applicazioni del machine learning per i problemi climatici

AI per contrastare le cause del surriscaldamento globale

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Se, da una parte, c’è chi ancora considera non necessaria una lotta al cambiamento climatico, dall’altra sono sempre di più le aziende che si affidano a nuovi strumenti per contrastare le cause del surriscaldamento globale. Con le loro innovative caratteristiche, le applicazioni del machine learning (ML), i big data e l’intelligenza artificiale (AI) stanno rivoluzionando il modo di affrontare il cambiamento climatico globale. Più verranno implementati sistemi di Intelligenza Artificiale e applicazioni di machine learning da parte delle aziende per comprendere a fondo la realtà corrente, più si riuscirà a prevenire futuri eventi climatici capaci di determinare cambiamenti irreversibili, creando nuovi servizi e processi che possano minimizzare l’impatto umano sull’ecosistema.

Machine learning: applicazioni

La lotta al cambiamento climatico non è più solo una questione che coinvolge leader politici di tutto il mondo, i quali si riuniscono per discutere su indispensabili accordi internazionali sul clima. La questione del cambiamento climatico globale fa scendere in campo un nuovo metodo di approccio, ovvero quello fondato sull’Intelligenza Artificiale e sul machine learning, ovvero sui sistemi di apprendimento automatico, capace di sfruttare le potenzialità dei computer nell’elaborazione di enormi flussi di dati coerenti per l’identificazione di pattern e modelli ripetuti. Gli esperti di questi settori innovativi e futuristici confermano che il machine learning potrà essere utile nella lotta al cambiamento climatico in diversi ambiti, ridefinendo e scoprendo nuovi collegamenti tra luoghi, momenti precisi e quantità di dati nei dataset attraverso cui l’intelligenza artificiale potrà intervenire. Gli esperti, dopo un attento studio del problema climatico, hanno suddiviso gli interventi da effettuare in:

·                azioni ad alto dividendo (o ad alto guadagno), ovvero attività estremamente utili per arginare il problema come lo sviluppo di migliori soluzioni per la generazione e le previsioni di domanda di elettricità, oppure l’ottimizzazione delle rotte dei trasporti;

·                azioni a lungo termine;

azioni ad alto rischio, ossia azioni in cui prevale incertezza, nonostante potrebbero essere risolutivi.

AI: applicazioni e lotta al cambiamento climatico

Il machine learning non è altro che una piccola parte di una scienza molto più vasta, ovvero l’Intelligenza Artificiale. Attraverso l’AI vengono analizzate le enormi quantità di dati sui cambiamenti climatici in corso, che vengono raccolti ogni giorno da sensori appositamente progettati, per dare un’immagine accurata di ciò che sta avvenendo. Più sarà accurata la fotografia dello status del clima, migliori saranno i modelli sviluppati per la lotta al cambiamento climatico. Tutte queste informazioni raccolte, quindi, potranno essere usate per identificare le più grandi zone di vulnerabilità e i rischi a cui si va incontro. Il report “Tackling Climate Change with Machine Learning” ha evidenziato una serie di aree di applicazioni in cui è possibile implementare le applicazioni del machine learning e l’intelligenza artificiale per combattere il cambiamento climatico globale, limitandone i danni:

·                attraverso l’Intelligenza Artificiale si costruiranno sistemi elettrici migliori, dato che sarà possibile capire la domanda nel lungo termine e in tempo reale, evitando così una sovrapproduzione d’energia;

·                l’AI basata sul machine learning può essere un sostegno fondamentale per gli agricoltori nella più efficace ed efficiente gestione di colture su larga scala; inoltre gli algoritmi aiuteranno a scegliere le colture che favoriscono la resa della terra, evitando l’utilizzo di fertilizzanti;

·                l’AI permette di analizzare, controllare e rallentare l’avanzata della deforestazione;

·                tramite AI e machine learning si potranno implementare processi di creazione o scoperta di nuovi materiali alternativi al cemento e all’acciaio a basse emissioni di carbonio;

·                l’unione tra machine learning ed esperienza dei ricercatori potrà favorire la costituzione di modelli utili per prevedere eventi meteorologici estremi;

·                attraverso le tecnologie più innovative si lavorerà per ridurre le emissioni di CO2 dei mezzi di trasporto, soprattutto per quanto riguarda il traffico di merci;

infine, l’Intelligenza Artificiale sarà di grande supporto nelle azioni di riduzione dello spreco di energia negli edifici, sviluppando sistemi di monitoraggio della qualità e temperatura dell’aria, dell’acqua e del consumo di energia.