L’IA salverà il mondo
Solo se diventerà green
Audace? Certo che sì, ma dietro questa visione avveniristica c'è una realtà tangibile. Mentre il titolo può sembrare provocatorio, esplorando il potenziale della Green AI possiamo scoprire come l'intelligenza artificiale stia effettivamente svolgendo un ruolo significativo nella ricerca di soluzioni sostenibili per affrontare le sfide ambientali globali. Ma attenzione, è bene vedere questa realtà come un Giano Bifronte; infatti, l’IA può - al contempo - salvare e distruggere l’ambiente che abitiamo.
L'IA può svolgere un ruolo vitale nella ricerca di soluzioni a supporto della sostenibilità e dell’ambiente
Vista da una prospettiva positiva, l'IA può svolgere (e lo sta già facendo!) un ruolo vitale nella ricerca di soluzioni a supporto della sostenibilità e dell’ambiente. Per esempio, sfruttando i dati raccolti da macchinari e prodotti IoT è possibile andare a ridurre i consumi energetici o gli scarti di materiale. In ambito smart cities, i dati storici di mobilità e di previsione dei comportamenti forniscono un contributo fondamentale nel rendere le nostre città più vivibili.
L'utilizzo dell'IA può però presentare rischi per l'ambiente. Ad esempio, l'implementazione di infrastrutture AI richiede una considerevole quantità di energia e risorse, specialmente per l'elaborazione dei dati in grandi data center. Inoltre, l'uso massiccio dell'IA potrebbe portare a un aumento della produzione e dello smaltimento di dispositivi elettronici, contribuendo all'aumento dei rifiuti elettronici.
- Consumo energetico elevato dei data center: l'allenamento e l'esecuzione di modelli di intelligenza artificiale richiedono una notevole quantità di energia, soprattutto nei data center. Questo può avere un impatto significativo sull'ambiente, contribuendo alle emissioni di carbonio e all'uso di risorse energetiche non rinnovabili. È importante esplorare soluzioni per ridurre il consumo energetico, come l'ottimizzazione dei modelli, l'adozione di hardware efficiente dal punto di vista energetico e l'utilizzo di fonti di energia rinnovabile per alimentare i data center.
- L'addestramento dei modelli di machine learning richiede una vasta quantità di dati, e mantenere uno storico di questi dati nel tempo può occupare una quantità significativa di risorse, inclusi spazio di archiviazione, energia e capacità di elaborazione. Questo può avere un impatto sull'ambiente, poiché i data center che ospitano queste risorse consumano energia e generano rifiuti. Nello sviluppo di nuovi modelli e algoritmi è importante interrogarsi su quali e quante informazioni siano effettivamente di valore: quando si parla di dati si fa presto ad averne troppi e di scarso valore aggiunto..
- Produzione di rifiuti elettronici: l'intelligenza artificiale richiede hardware sofisticato, come server, dispositivi di archiviazione e sensori, che possono contribuire alla crescente produzione di rifiuti elettronici. È essenziale esplorare strategie per affrontare questo problema, come il riciclaggio responsabile dei componenti elettronici, l'estensione della vita utile degli apparecchi e l'adozione di design modulare per facilitare la sostituzione e l'aggiornamento dei componenti obsoleti.
- Utilizzo di materiali non sostenibili: alcuni componenti dell'hardware utilizzato nell'intelligenza artificiale possono richiedere l'uso di materiali costosi, rari o non sostenibili. Questo solleva preoccupazioni riguardo alla disponibilità delle risorse e all'impatto ambientale associato all'estrazione e alla produzione di tali materiali.
Esistono soluzioni a questi problemi?
La Green AI si concentra sulla creazione di modelli di apprendimento automatico efficienti dal punto di vista energetico, sull'ottimizzazione dei processi di raccolta dati, sull'utilizzo di tecniche di adattamento ed evoluzione dei modelli responsabili nei confronti della gestione delle risorse ambientali.
Il ciclo di vita classico di un algoritmo di Machine Learning prevede, ogni qualvolta si voglia aggiornare il modello o si desideri addestrarlo ad eseguire un nuovo compito, di fare tabula rasa di quanto fin lì appreso e ripartire da zero. Tipicamente in questo processo si va ad estendere il dataset usato per l’allenamento con nuovi dati o si modifica la struttura del modello, consentendo quindi l’evoluzione nel tempo. Questo processo presenta due grosse problematiche. Da un lato è necessario mantenere memoria di tutti i dati nel tempo con conseguente utilizzo di risorse e presenza di rischi per la privacy. Dall’altro il continuo addestramento da zero comporta un grande dispendio di energia, tanto maggiore quanto più evoluto è il modello.
L’aspetto di maggior impatto è quello di intervenire nello sviluppo di algoritmi e paradigmi di addestramento innovativi che richiedono meno risorse computazionali
Grandi aziende tecnologiche, come Google e Microsoft, stanno lavorando per ottimizzare l'efficienza energetica dei loro data center, che ospitano i server utilizzati per l'addestramento e l'esecuzione dei modelli di intelligenza artificiale. Ciò include l'utilizzo di sistemi di raffreddamento più efficienti, l'ottimizzazione delle infrastrutture e l'adozione di tecnologie a basso consumo energetico.
Alcune aziende stanno sviluppando hardware specializzato per l'intelligenza artificiale, come i processori grafici (GPU) ad alte prestazioni o le unità di elaborazione di intelligenza artificiale (AI accelerator). Questi dispositivi sono progettati per eseguire operazioni di IA in modo più efficiente dal punto di vista energetico rispetto alle soluzioni di elaborazione generale.
L’aspetto però più importante, e potenzialmente di maggior impatto, è quello di intervenire direttamente nello sviluppo di algoritmi e paradigmi di addestramento innovativi che richiedono meno risorse computazionali. In questo senso le metodologie più promettenti afferiscono al cosiddetto Continual Learning. Queste tecniche consentono di evolvere i modelli nel tempo senza ripartire da zero ogni volta, ma mantenendo memoria di quanto già appreso, senza quindi necessitare di lunghi ri-addestramenti o di mantenere uno storico dati troppo profondo.
In sintesi, la consapevolezza dei problemi ambientali causati dall'IA ci spinge ad agire responsabilmente, promuovendo la ricerca e lo sviluppo di Green AI. Come afferma Luciano Floridi, "Il verde e il blu sono due colori che salveranno il mondo". Questa frase sottolinea l'importanza di combinare l'ambiente (rappresentato dal verde) e le tecnologie digitali (rappresentate dal blu) per affrontare le sfide del Ventunesimo secolo. La Green AI, che unisce l'intelligenza artificiale e la sostenibilità ambientale, sarà cruciale per l'umanità. Sfruttando il potenziale delle tecnologie digitali in modo responsabile e sostenibile, possiamo lavorare verso un futuro in cui l'IA sia un alleato nella risoluzione dei problemi ambientali e nel miglioramento della vita delle persone.