Accelerare l’azione sul clima con l’IA

Potenziare l'impatto sull'ambiente con l'Intelligenza Artificiale

A fine di questo mese a COP28, i leader globali si riuniranno a Dubai per costruire slancio per l’azione sul clima. Il Gruppo intergovernativo di esperti sul cambiamento climatico delle Nazioni Unite (IPCC) prevede che il mondo debba ridurre le emissioni del 43% entro il 2030. Crediamo che l’intelligenza artificiale (AI) e l’azione collettiva possano contribuire a raggiungere questo obiettivo e creare un futuro sostenibile per tutti.

Oggi abbiamo pubblicato un rapporto in collaborazione con il Boston Consulting Group (BCG), che mostra come l’AI abbia il potenziale per contribuire a mitigare il 5-10% delle emissioni globali di gas serra entro il 2030, equivalente alle emissioni annuali totali dell’Unione Europea. Ecco come stiamo sviluppando un’AI in grado di guidare il progresso climatico e, allo stesso tempo, lavoriamo per mitigare l’impatto ambientale dell’AI.

Accelerare l’azione sul clima con l’AI

L’intelligenza artificiale può avere un effetto trasformativo sul progresso climatico. Già oggi sta affrontando le sfide climatiche in tre settori chiave: fornendo a persone e organizzazioni informazioni migliori per effettuare scelte più sostenibili, fornendo previsioni migliorate per aiutare ad adattarsi ai cambiamenti climatici e offrendo raccomandazioni per ottimizzare l’azione climatica per applicazioni ad alto impatto.

Ecco come, in Google, abbiamo utilizzato l’AI per affrontare le sfide climatiche:

  • Fornire informazioni utili: Le persone cercano informazioni per ridurre la propria impronta ambientale. La pianificazione del percorso con consumi efficienti di carburante in Google Maps utilizza l’AI per suggerire percorsi con meno salite, meno traffico e velocità costanti con lo stesso o simile tempo di arrivo previsto. Dal lancio nell’ottobre 2021, si stima che la pianificazione del percorso con consumi efficienti di carburante abbia contribuito a prevenire oltre 2,4 milioni di tonnellate metriche di emissioni di CO2e, equivalente a rimuovere circa 500.000 auto a base di carburante dalla strada per un anno.1
  • Prevedere eventi legati al clima: Le inondazioni sono il disastro naturale più comune, causando migliaia di morti e disturbando la vita di milioni di persone ogni anno. Dal 2018, Google Research sta lavorando alla nostra iniziativa di previsione delle inondazioni, che utilizza l’AI avanzata e l’analisi geospaziale per fornire informazioni sulle inondazioni in tempo reale, in modo che le comunità e le persone possano prepararsi e rispondere alle inondazioni fluviali. La nostra piattaforma Flood Hub è disponibile in oltre 80 paesi, fornendo previsioni fino a sette giorni in anticipo per 460 milioni di persone.
  • Ottimizzare l’azione sul clima: Le ricerca di Google si è associata ad American Airlines e Breakthrough Energy per combinare enormi quantità di dati, come immagini satellitari, dati meteorologici e percorsi di volo, utilizzando l’AI per sviluppare mappe di previsioni di contrail per testare se i piloti possano scegliere percorsi che evitino la formazione di contrail. Dopo questi voli di prova, abbiamo constatato che i piloti hanno ridotto i contrail del 54%.

Gestire l’impatto ambientale dell’AI

Pur scalando queste applicazioni dell’AI e trovando nuovi modi per utilizzarla per accelerare l’azione sul clima, è necessario costruire un’AI responsabile e gestire l’impatto ambientale ad essa associato.

Dato che l’AI si trova in un punto di svolta, prevedere la crescita futura del consumo di energia e delle emissioni derivanti dal calcolo AI nei nostri data center è una sfida. Storicamente, il consumo di energia dei data center è cresciuto molto più lentamente rispetto alla domanda di potenza di calcolo. Nel 2022, il consumo globale di elettricità nei data center rappresentava l’1-1,3% della domanda globale di elettricità finale.

Che rendere l’elaborazione dell’AI più efficiente richiede l’utilizzo di metodi comprovati per ridurre le emissioni, mentre allo stesso tempo si scoprono nuovi modi per aumentare l’efficienza. Per ridurre al minimo l’impronta di carbonio dei carichi di lavoro dell’AI, ci affidiamo a pratiche testate che possono ridurre l’energia necessaria per addestrare un modello di AI fino a 100 volte e ridurre le emissioni associate fino a 1.000 volte. Per sostenere la prossima generazione di progressi dell’AI, le nostre unità di elaborazione Tensor v4 sono state dimostrate essere tra le piattaforme di infrastruttura per l’IA più veloci, efficienti e sostenibili al mondo. Inoltre, i nostri data center, dove avviene questo calcolo di AI, sono progettati, costruiti e gestiti per massimizzare l’efficienza. Un data center di proprietà e gestito da Google è in media più di 1,5 volte più efficiente dal punto di vista energetico rispetto a un tipico data center aziendale e l’efficienza energetica annuale media (PUE) per la nostra flotta globale di data center era 1,10, rispetto a una media del settore di 1,55.

Adottiamo un approccio consapevole del clima per il raffreddamento dei nostri data center, mentre continuiamo a sostenere un uso responsabile dell’acqua. Similmente a un computer personale, i data center generano calore e devono essere raffreddati mediante raffreddamento ad aria, raffreddamento ad acqua, refrigeranti o una combinazione di queste soluzioni. Per i nostri data center, miriamo a sostenere fattori e decisioni iperlocali, compresi fattori idrologici, geografici, energetici ed emissivi. L’acqua può essere il mezzo più efficiente per il raffreddamento in molti luoghi e, se usata in modo responsabile, può svolgere un ruolo importante nella riduzione delle emissioni.

Lavorare insieme per guidare impatti climatici positivi

Creare un futuro sostenibile richiede azione collettiva da parte di legislatori, funzionari governativi, urbanisti, leader aziendali e individui. I legislatori, in particolare, hanno un ruolo centrale da svolgere sia nel valorizzare il potenziale dell’IA per l’azione climatica che nell’assicurare il suo utilizzo sostenibile ed equo. I legislatori possono fare la differenza nell’accelerare tre risultati:

  • Promuovere l’IA per il progresso climatico incoraggiando la condivisione dei dati, garantendo un accesso tecnologico conveniente, creando consapevolezza e sostenendo la creazione e l’espansione di programmi di aggiornamento delle competenze nell’ambito dell’IA e del clima per le aziende.
  • Accelerare la messa in opera dell’IA per il clima definendo le priorità del settore pubblico e privato, realizzando casi d’uso nel settore pubblico e incentivando l’azione nel settore privato.
  • Promuovere l’implementazione ambientale e socialmente responsabile dell’IA.

Insieme, possiamo sviluppare in modo audace e responsabile strumenti e prodotti che sfruttano il potere dell’IA per accelerare il progresso climatico di cui abbiamo bisogno.