L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta una delle innovazioni più rivoluzionarie degli ultimi anni, ma il suo impatto ambientale solleva interrogativi preoccupanti. L’energia necessaria per addestrare e utilizzare i modelli di IA è colossale, con conseguenze significative in termini di emissioni di CO2 e consumo di risorse. Tuttavia, la ricerca scientifica sta lavorando a soluzioni per rendere l’IA più sostenibile, riducendo l’impatto ambientale senza compromettere le prestazioni.
L’impronta ecologica dell’IAL’addestramento di modelli avanzati di intelligenza artificiale, come quelli basati sul deep learning, richiede enormi quantità di energia. Ad esempio, uno studio del 2019 dell’Università del Massachusetts ha stimato che l’addestramento di un modello generativo può emettere fino a 280 tonnellate di CO2, equivalenti alle emissioni di cinque automobili durante il loro intero ciclo di vita. Inoltre, il consumo idrico dei data center che ospitano questi modelli supera i 400 milioni di litri d’acqua all’anno.
Secondo il professor Kasper Groes Albin Ludvigsen, se l’adozione dell’IA continuerà con l’attuale ritmo, tra vent’anni potremmo trovarci di fronte a una vera e propria “bomba climatica”, con emissioni di oltre un miliardo di tonnellate di CO2 all’anno. Ciò rende essenziale lo sviluppo di soluzioni sostenibili per l’intelligenza artificiale.
Verso una Green AI
Per mitigare l’impatto ambientale dell’IA, la comunità scientifica ha proposto il concetto di Green AI, un modello che si contrappone alla cosiddetta Red AI, ovvero le pratiche di sviluppo intensivo che massimizzano le prestazioni senza considerare l’efficienza energetica.
Uno studio dell’Università Cattolica di Brescia, condotto dai ricercatori Enrico Barbierato e Alice Gatti e pubblicato sulla rivista IEEE Access, evidenzia come la transizione verso un’IA sostenibile possa ridurre l’impronta di carbonio fino al 50% o più. Tra le strategie suggerite per raggiungere questo obiettivo troviamo:
1. Hardware più efficiente: L’adozione di TPU (Tensor Processing Units) al posto delle tradizionali CPU può ridurre il consumo energetico fino a 80 volte, migliorando l’efficienza operativa dei data center.
2. Modelli ottimizzati: Ridurre il numero di parametri dei modelli di IA senza comprometterne significativamente le prestazioni può abbattere il consumo energetico del 30-50%.3. Fonti di energia rinnovabili: Alimentare i data center esclusivamente con energia proveniente da fonti rinnovabili è una soluzione già in fase di sperimentazione da parte di alcune grandi aziende del settore tecnologico.
La crescente diffusione dell’intelligenza artificiale richiede un approccio responsabile per minimizzare il suo impatto ambientale. L’adozione di strategie di Green AI può rappresentare un passo decisivo verso un futuro in cui la tecnologia e la sostenibilità possano coesistere armoniosamente. Il progresso tecnologico non deve necessariamente andare a scapito dell’ambiente: con le giuste innovazioni, possiamo garantire un’IA efficiente ed ecologicamente responsabile.