Come tutte le grandi invenzioni anche l'intelligenza artificiale ci spaventa, perché è uno strumento potente; perché non ne conosciamo i possibili sviluppi (ma sicuramente possiamo fare tanto per guidarli in maniera corretta, seguendo i principi della scienza); e, in ultimo, perché potrebbe stravolgere le nostre abitudini.

Negli ultimi mesi il dibattito sull'intelligenza artificiale è diventato sempre più frequente, poiché sono state "sviluppate" alcune applicazioni che permettono a tutti di poter utilizzare questo strumento. Quello che non sappiamo è che l'AI viene utilizzata da tempo per ottenere progressi in molti campi.

Tutti i compiti svolti dalle macchine in realtà fanno parte di questa disciplina. I primi segnali risalgono addirittura al 1943 con un articolo di Alan Turing, "Computing machinery and intelligence" che descrive come potrebbe funzionare un neurone artificiale. La domanda che il matematico inglese si era posto è diventata il grande quesito dell'epoca moderna: le macchine sono in grado di pensare?

La risposta la troviamo negli sviluppi del 21° secolo: sì, ma non ancora in maniera autonoma. Gli scienziati di tutto il mondo stanno cercando di approfondire sempre di più questa disciplina, perché i suoi sviluppi potrebbero aiutarci anche a capire come adattarci ai cambiamenti climatici o a prevenirne gli effetti.

Un grande contributo in Italia lo sta dando il Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr), che ha pubblicato un volume/studio in cui vengono analizzati diversi casi di applicazione di questa disciplina per fornire un supporto agli obiettivi dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile. Nel capitolo 2, "l’intelligenza artificiale per lo sviluppo sostenibile" (che dà il nome allo studio) vengono approfonditi i benefici, ma anche i potenziali rischi in caso di un'erronea applicazione, che l'intelligenza artificiale potrebbe apportare alla lotta alla povertà, al miglioramento dell’alimentazione, dell’istruzione e della sanità nel mondo e al contrasto al degrado ambientale.

Secondo  lo studio dei ricercatori del Cnr, l'utilizzo di questa disciplina può servire per molteplici usi: la dimostrazione delle conformità normative, l'aumento dell'efficienza energetica, l'analisi sulle scarse prestazioni, lo sviluppo di tecnologie di adattamento ai cambiamenti climatici, la capacità di indagare sulla futura rete intelligente su cui si strutturerà il mercato energetico e la capacità di simulare scenari ipotetici, fondamentale per prendere decisioni consapevoli.

Ma in che modo l'intelligenza artificiale sarà in grado di operare nel campo della sostenibilità?

Demand Response

Si tratta di un modello secondo cui avviene "cambiamento nei consumi energetici da parte dei clienti in risposta a condizioni particolari nel sistema elettrico, come periodi di congestione o prezzi di mercato elevati". Ciò permette l'interoperabilità tra sistemi energetici, che consente l’ottimizzazione automatica dei consumi, l’aumento dell’efficienza delle reti e la gestione intelligente.

Secondo lo studio, questo sistema aiuta a superare le limitazioni delle smart grid controllate dai tradizionali sistemi SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition).  Quali sono i benefici concreti di un cambiamento del genere?

• riduzione agli utenti del costo del chilowattora consumato
• aumento della resilienza e la sicurezza per la rete elettrica
• ottimizzazione e incentivazione dell’uso di fonti rinnovabili per la generazione di energia

Chiaramente uno dei rischi potrebbe essere non tener conto degli impatti ambientali delle realizzazioni e in particolare di quelle dell'intelligenza artificiale.

Riparazione della rete idrica

Alcune startup italiane hanno inoltre sviluppato un sistema per evitare perdite intervenendo ancora prima che ci siano rotture, realizzando un sistema innovativo per la manutenzione degli acquedotti italiani.

Tutela e preservazione delle colture

Un ulteriore progetto dell'Applicativo Barilla di Intelligenza Artificiale in collaborazione con il Cnr ha permesso di creare un'applicazione in grado di abbinare "sistemi di classificazione ed identificazione, riesce a fornire il riconoscimento di oltre 100 problematiche che possono interferire con il corretto sviluppo del grano".