Green AI: come l’intelligenza artificiale può diventare più sostenibile per aiutare il pianeta

L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più parte integrante delle soluzioni per la sostenibilità: dalla rilevazione delle perdite idriche, alla promozione del turismo responsabile, dal monitoraggio della biodiversità al supporto per l’agricoltura sostenibile e molto altro. Eppure, esiste un paradosso innegabile: se da un lato l’IA può guidare grandi progressi nella sostenibilità, dall’altro può risultare essa stessa poco sostenibile.

La dipendenza dell’IA da un’enorme potenza di calcolo e dall’addestramento di modelli ad alta intensità energetica può contribuire significativamente alle emissioni di carbonio. Inoltre, l’infrastruttura necessaria per supportare l’IA—come i data center e gli aggiornamenti hardware—ha un impatto ambientale significativo.

Dunque, come possono le aziende conciliare i progressi e le nuove soluzioni basate sull’IA con la sostenibilità?

La risposta a questa domanda è altrettanto complessa. Bilanciare i progressi dell’IA con la sostenibilità implica affrontare sia le opportunità che le sfide che l’IA presenta, e questo comporta un’attenta riflessione e azioni strategiche su più fronti.

In questo blog esploreremo:

• il ruolo dell’IA nel plasmare un futuro sostenibile
• le sfide di sostenibilità che l’IA dovrà affrontare
• la definizione di cosa significhi veramente un’IA sostenibile
• l’impegno costante di Almawave nel garantire massima sostenibilità
• Velvet: un modello di green AI.

L’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo sempre più vitale negli sforzi per la sostenibilità, offrendo soluzioni innovative ad alcune delle sfide ambientali più urgenti a livello planetario.

Questo perché i sistemi basati sull’IA possono analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, aiutando a rilevare e mitigare limiti e lacune in vari ambiti.

Ad esempio:

• nella pianificazione urbana, l’IA consente una gestione del traffico più intelligente, riducendo la congestione e abbassando le emissioni attraverso modelli predittivi e reti di trasporto intelligenti
• nel settore energetico, l’IA migliora l’efficienza ottimizzando le reti elettriche, prevedendo la domanda di energia e integrando in modo più efficace fonti rinnovabili come l’eolico e il solare
• in agricoltura, le tecniche di precisione basate sull’IA aiutano a monitorare le condizioni del suolo, anticipare i cambiamenti climatici e ridurre il consumo di acqua e pesticidi, portando a una produzione alimentare più sostenibile.

L’IA è anche un pilastro imprescindibile delle smart city: supporta lo sviluppo di ambienti urbani più efficienti, aiuta a ottimizzare i percorsi dei mezzi pubblici, gestire la raccolta dei rifiuti, ridurre gli sprechi di energia negli edifici pubblici e privati e monitorare la qualità dell’aria.

Nel settore turistico, l’IA supporta istituzioni e DMO a tracciare l’impatto ambientale del sovraffollamento turistico e di nuove infrastrutture, adottare opzioni eco-friendly e ottimizzare l’uso delle risorse. Strumenti basati sull’IA possono aiutarci a promuovere il turismo responsabile, coinvolgendo sia i turisti che i residenti, favorendo la diffusione di esperienze più sostenibili.

Nel complesso, l’IA consente a imprese e governi di misurare e migliorare le loro iniziative di sostenibilità, utilizzando insight basati sui dati per ridurre le impronte di carbonio e prendere decisioni più responsabili.

Eppure, come abbiamo accennato, c’è un paradosso innegabile che sottende all’intelligenza artificiale: se questa può guidare l’evoluzione sostenibile del pianeta, ad oggi l’IA stessa è poco green, il che significa che per raggiungere l’equilibrio, dovremo superare una serie di sfide particolarmente delicate.

Trovare un punto di incontro tra il potenziale dell’IA e i suoi costi ambientali intrinseci è una necessità urgente.

• Consumo energetico: i modelli di IA, specialmente quelli di deep learning, richiedono una potenza di calcolo importante, con un elevato consumo energetico. Questo contribuisce a una significativa impronta di carbonio, soprattutto quando i data center dipendono dai combustibili fossili. Man mano che i modelli diventano più complessi, la domanda di energia aumenta, amplificando ulteriormente il loro impatto ambientale.
• Uso dell’acqua: i sistemi di raffreddamento nei data center consumano grandi quantità di acqua per gestire il calore generato dai sistemi di IA. Questo mette a dura prova le risorse idriche locali, in particolare nelle regioni già colpite dalla scarsità d’acqua.
• Data center ad alta intensità di risorse: i data center che alimentano l’IA consumano una quantità significativa di elettricità, spesso proveniente da fonti non rinnovabili. La crescente domanda di servizi di IA esercita una maggiore pressione sulla rete elettrica, aggravando l’impronta di carbonio di questa tecnologia.
• Complessità dei modelli: con l’aumento della complessità dei modelli di IA, sono necessari hardware sempre più potenti e dataset più ampi, portando a un maggiore consumo di energia e necessità di spazio di archiviazione. Questo amplifica l’impatto ambientale, poiché questi modelli richiedono più risorse per essere addestrati.
• Impronta ambientale dell’archiviazione dati: archiviare ed elaborare le enormi quantità di dati utilizzate dai modelli di IA richiede un’energia significativa. Spesso, gran parte di questi dati viene raramente consultata, risultando quindi in uno spreco di risorse.
• Bilanciare l’impatto dell’IA con i suoi benefici
  La vera sfida è trovare un equilibrio tra i vantaggi ambientali che l’IA può offrire e il consumo di risorse che essa stessa richiede. Soluzioni come modelli ad alta efficienza energetica, data center alimentati da fonti rinnovabili e l’uso del calcolo locale (localized computing) possono contribuire a ridurre l’impronta dell’IA.

La green AI, nota anche come IA sostenibile, è un approccio che si concentra sulla creazione di sistemi di intelligenza artificiale che garantiscano sia alte prestazioni, che un ridotto impatto ambientale.

A differenza dell’IA tradizionale, storicamente guidata dall’obiettivo primario di migliorare l’accuratezza e le prestazioni dei modelli, la green AI enfatizza la riduzione dell’impronta ambientale associata allo sviluppo e all’implementazione delle tecnologie intelligenti.

Il principio fondante dell’IA sostenibile è la riduzione del consumo di risorse, come energia, acqua e potenza computazionale, senza compromissione delle prestazioni dei modelli.

Raggiungere questo obiettivo implica l’adozione di diverse strategie, come l’ottimizzazione degli algoritmi per ridurre i tempi di addestramento, l’uso di hardware a basso consumo energetico e l’applicazione di tecniche come la compressione dei modelli e il transfer learning.

Questi metodi possono ridurre significativamente le richieste computazionali per l’addestramento dei modelli di IA, portando a un minor consumo energetico e a un’impronta di carbonio più ridotta.

L’IA sostenibile dà inoltre priorità all’uso di fonti di energia rinnovabile per alimentare i data center e l’infrastruttura IA.

I data center tradizionali, essenziali per l’archiviazione e l’elaborazione di enormi dataset, sono responsabili di una parte significativa delle emissioni globali di carbonio. Passando a fonti di energia più pulite, come l’eolico, il solare o l’idroelettrico, i sistemi di IA possono ridurre notevolmente il loro impatto ambientale.

Inoltre, il carbon-aware computing sta diventando un aspetto sempre più rilevante nello sviluppo dell’IA. Questa pratica garantisce che i sistemi di IA siano ottimizzati per l’efficienza energetica durante tutto il loro funzionamento, tenendo conto del consumo energetico e dell’impatto ambientale dell’infrastruttura in ogni fase.

Integrare queste pratiche sostenibili nello sviluppo dell’IA aiuta a bilanciare il progresso tecnologico con la responsabilità ambientale.

Dal momento che l’IA continua a evolversi e a diventare una parte sempre più centrale nell’affrontare le sfide globali, l’IA sostenibile garantisce che i suoi benefici non si limitino alle prestazioni, ma contribuiscano positivamente anche al futuro del pianeta.

Come leader nel campo dell’intelligenza artificiale, sia in Italia che in Europa, siamo molto orgogliosi del nostro contributo all’innovazione tecnologica e al progresso scientifico.

Ma questa leadership porta con sé un’importante responsabilità: garantire che i nostri prodotti siano sostenibili.

Man mano che l’IA continua a evolversi e a trasformare ogni settore è fondamentale rimanere consapevoli del suo impatto ambientale.

Bilanciare innovazione e sostenibilità non è solo un obbligo etico, ma anche un’opportunità per diventare un modello globale nell’integrazione di pratiche green nelle tecnologie più avanzate.

Impegnandoci nello sviluppo responsabile dell’IA, possiamo guidare il cambiamento verso un futuro che dia priorità sia al progresso tecnologico che alla tutela dell’ambiente.

Il Report di Sostenibilità 2023 stabilisce che Almawave è fortemente impegnata a sostenere una transizione digitale responsabile e inclusiva. A tal fine, il Gruppo ha deciso di adottare una strategia di sostenibilità con obiettivi e target specifici in riferimento a ciascun pilastro del proprio modello ESG: Governance, Transizione Digitale Responsabile, Persone e Ambiente.

Nel 2023, Almawave ha ottenuto la certificazione ISO 14001 e ha sviluppato nuove tecnologie, tra cui soluzioni per la gestione degli spazi verdi pubblici, delle reti idriche e della distribuzione del gas.

Almawave ha formalizzato all’interno della propria strategia l’impegno volto alla promozione di operazioni sostenibili, attraverso la tutela dell’ambiente. Ci impegniamo ad effettuare un attento monitoraggio degli impatti ambientali, misurando le emissioni di gas serra, i consumi energetici, idrici e impegnandoci a ridurre i rifiuti prodotti.

Entro la fine del 2025, l’azienda punta a migrare tutti i processi su sistemi cloud a basso impatto ambientale e a ridurre la propria impronta di carbonio.

Altre iniziative includono politiche per l’adozione di veicoli elettrici, soluzioni di smart mobility e progetti di economia circolare, come la donazione di beni dismessi.

Le soluzioni di Almawave in ambito green

Almawave offre soluzioni basate sull’intelligenza artificiale a supporto della sostenibilità e dello sviluppo inclusivo in diversi settori. Queste soluzioni includono piattaforme che aiutano le organizzazioni a valutare e migliorare il proprio impatto sociale e ambientale, sia internamente che lungo la catena di approvvigionamento.

Forniamo strumenti per supportare i comuni e gli stakeholder urbani nella valutazione e nella gestione degli ambienti cittadini, con un’attenzione particolare agli spazi verdi pubblici.

In aggiunta, le nostre analisi dati geolocalizzate aiutano le aziende a valutare la percezione della qualità dei servizi in diverse aree, comprese quelle legate alla sostenibilità.

Queste soluzioni permettono alle imprese di potenziare i propri sforzi di sostenibilità, favorendo al contempo la trasformazione digitale in un’ottica che coniuga obiettivi economici e ambientali.

Velvet: un modello innovativo di green AI

Man mano che la sostenibilità diventa una priorità fondamentale, l’IA deve evolversi in modo responsabile, soprattutto considerando che oggi è una delle tecnologie a più alto consumo energetico.

I data center che alimentano l’IA, ad esempio, si stima rappresentino circa l’1% del consumo energetico totale dell’Italia.

In quest’ottica, Velvet, la famiglia di modelli di IA sviluppati da Almawave, è stata progettata per essere leggera, sfruttare l’edge computing e architetture multi-agente, così da ridurre il consumo energetico e i costi operativi. In conclusione, l’obiettivo di Velvet è quello di migliorare la sostenibilità complessiva del sistema garantendo prestazioni di alta qualità.

Per farlo, i modelli di Velvet sono addestrati su cluster più piccoli ed efficienti, invece di enormi server farm ad alto consumo energetico. Questo riduce la necessità di trasmettere grandi volumi di dati, abbassando l’impronta di carbonio e preservando risorse come energia e acqua.

I modelli Velvet_14B e Velvet_2B, con quest’ultimo che funge da base per il primo modello Mixture of Experts in Italia, combinano sottogruppi specializzati che si attivano selettivamente per affrontare compiti complessi con efficienza e precisione.

Inoltre, Velvet è integrato in AIWave, la piattaforma multi-agente di Almawave, in grado di distribuire le attività tra gli agenti per ottimizzare le richieste di sistema.

Questo approccio utilizza diversi algoritmi (non necessariamente generativi) in base al compito da svolgere. Assicurando che l’IA venga applicata solo dove realmente necessario, Velvet migliora sia l’efficienza operativa che la gestione scalabile dei dati.

In questo contesto, l’uso indiscriminato dell’IA generativa non è solo inefficiente, ma anche superfluo.

In conclusione, Velvet vuole incarnare il concetto di IA sostenibile, riducendo l’impatto ambientale e migliorando l’efficienza operativa, il tutto all’interno di un framework di green AI.