DeepMind vuole utilizzare l’intelligenza artificiale per risolvere la crisi climatica
DeepMind si impegna ad utilizzare l'intelligenza artificiale per affrontare la crisi climatica
È una domanda ricorrente all’ENBLE: la tecnologia ci ha messo nei guai, può anche tirarci fuori? Questo è particolarmente vero quando si parla di cambiamenti climatici. Con l’aumento dei fenomeni atmosferici estremi e imprevedibili, si spera che l’intelligenza artificiale – quell’altra minaccia esistenziale – possa essere parte della soluzione. DeepMind, il laboratorio di intelligenza artificiale di proprietà di Google, sta utilizzando la sua esperienza in AI per affrontare il problema dei cambiamenti climatici in tre modi diversi, come ha spiegato Sims Witherspoon, responsabile delle azioni per il clima di DeepMind, in un’intervista precedente al suo intervento al Congresso ENBLE Impact a Londra il 21 novembre. Questa conversazione è stata modificata per renderla più chiara e sintetica.
ENBLE: Come può l’AI aiutarci a combattere i cambiamenti climatici?
Sims Witherspoon: Ci sono molti modi in cui possiamo rispondere alla domanda. L’AI può aiutarci nella mitigazione. Può aiutarci nell’adattamento. Può aiutarci a gestire le perdite e i danni. Può aiutarci nella biodiversità e nell’ecologia e molto altro ancora. Ma penso che uno dei modi più tangibili per la maggior parte delle persone sia parlarne attraverso il prisma dei punti di forza dell’AI.
Io lo vedo in tre parti: Innanzitutto, l’AI può aiutarci a capire i cambiamenti climatici e i problemi ad essi associati attraverso modelli migliori per la previsione e il monitoraggio. Un esempio è il nostro lavoro sulla nowcasting delle precipitazioni – quindi, la previsione della pioggia qualche ora prima – e i nostri modelli sono stati considerati più utili e precisi rispetto ad altri metodi dai meteorologi del Met Office, il che è fantastico.
Ma è solo l’inizio, perché è possibile sviluppare modelli per prevedere fenomeni molto più complessi. Quindi, l’AI può essere uno strumento davvero importante per aiutarci a comprendere il cambiamento climatico come problema.
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Qual è la seconda cosa?
Il secondo aspetto su cui mi piace riflettere è il fatto che l’AI può aiutarci ad ottimizzare i sistemi attuali e l’infrastruttura esistente. Non è sufficiente iniziare a costruire nuove tecnologie ecologiche per un domani più sostenibile, la vita deve continuare – disponiamo già di molti sistemi di cui ci affidiamo oggi, e non possiamo semplicemente distruggerli tutti e ricominciare da zero. Dobbiamo essere in grado di ottimizzare tali sistemi e infrastrutture esistenti e l’AI è uno degli strumenti che possiamo utilizzare per farlo.
Un bel esempio di questo è il lavoro che abbiamo fatto nei centri di dati, dove siamo riusciti a migliorare l’efficienza energetica ottenendo un risparmio energetico del 30 percento.
E poi la terza cosa è la nuova tecnologia?
Sì, il terzo aspetto è quello che la maggior parte delle persone pensa ad AI, quando pensano alla versione di Hollywood o a ciò che si legge nei romanzi di fantascienza, ovvero la scienza dirompente accelerata.
Mi piace molto l’esempio della fusione nucleare e del controllo del plasma: abbiamo pubblicato un articolo su Nature in cui abbiamo utilizzato reti neurali per addestrare un modello di apprendimento rinforzato per imparare a controllare le forme del plasma all’interno di un tokamak reale [un reattore a fusione nucleare]. Questo è davvero importante perché capire la fisica del plasma e essere in grado di controllare queste forme e configurazioni è un tassello fondamentale per raggiungere in ultima analisi una fonte di energia priva di carbonio quasi inesauribile.
Non si può parlare di AI e cambiamenti climatici senza fare riferimento alla impronta di carbonio dell’AI stessa e alle enormi quantità di energia consumate dai centri di dati, cosa di cui le persone stanno diventando sempre più consapevoli. Come affrontate questo problema? Quando l’IA raggiungerà il punto in cui risparmierà più carbonio di quello utilizzato per addestrarla?
Mi piacerebbe vedere un’analisi del genere; non so se qualcuno l’abbia già fatta. Molto dei modelli linguistici e dei successi dell’AI generativa che abbiamo visto negli ultimi anni sono davvero energivori, ed è un problema di cui ci occupiamo. Crediamo sia davvero importante conoscere e capire quanto energia utilizzano questi modelli e essere trasparenti su questo, inoltre stiamo facendo diversi sforzi per ridurre il calcolo necessario per questi modelli. Quindi lo consideriamo in diversi modi – non tanto a livello globale “Vale la pena bruciare carbonio per le soluzioni?”, ma piuttosto “Come implementare soluzioni il più efficiente possibile dal punto di vista dell’emissione di carbonio?”
Cosa sono gli ostacoli che impediranno all’IA di essere utilizzata per combattere i cambiamenti climatici?
Il primo è l’accesso ai dati. Ci sono lacune significative nei dati critici per il clima in tutti i settori, che si tratti di elettricità, trasporti o edifici e città. C’è un gruppo con cui lavoriamo che pubblica una “lista dei desideri di dati critici per il clima” e penso che avere questi dataset e far sentire le persone a proprio agio – quando è sicuro e responsabile farlo – aprendo i dati critici per il clima sia estremamente importante.
L’altro aspetto che metto quasi allo stesso livello dei dati è lavorare con esperti del settore. A Google DeepMind, ci concentriamo sulla ricerca e lo sviluppo di prodotti di intelligenza artificiale, non siamo fisici del plasma o ingegneri elettrici. Quindi, quando cerchiamo di risolvere i problemi che vogliamo affrontare, dobbiamo davvero lavorare con quegli esperti che possono insegnarci quali problemi hanno riscontrato e cosa li ostacola. Ciò fa due cose. In primo luogo, assicura che comprendiamo pienamente per cosa stiamo costruendo una soluzione di intelligenza artificiale. E in secondo luogo, assicura che qualsiasi cosa stiamo costruendo verrà utilizzata. Non vogliamo solo creare un pezzo di tecnologia cool e sperare che qualcuno lo utilizzi.
Ci sono considerazioni sulla sicurezza? La gente potrebbe essere nervosa nel vedere le parole “fusione nucleare” e “intelligenza artificiale” nella stessa frase…
Nell’ambito in cui lavoro specificamente, uno dei modi in cui affrontiamo questa questione è tornare a lavorare con esperti del settore, assicurandoci di comprendere molto bene i sistemi e ciò che è necessario per mantenerli sicuri. Sono questi esperti che ci insegnano queste cose e poi costruiamo soluzioni che si muovono entro questi limiti di sicurezza.
Nel contesto del clima e della sostenibilità, facciamo anche molte analisi d’impatto: valutiamo quale potrebbe essere il nostro impatto potenziale e tutti gli effetti collaterali di ciò.
Hai detto di essere un tecnottimista, quindi qual è la visione tecnottimista di un futuro in cui l’IA viene pienamente utilizzata per combattere i cambiamenti climatici?
La visione del tecnottimista è che, a condizione che siamo in grado di utilizzarla efficacemente, possiamo utilizzare uno strumento trasformativo come l’IA per risolvere problemi specifici e non specifici del settore più rapidamente e su una scala che non saremmo in grado di raggiungere senza l’IA. Una delle cose che mi entusiasma di più è la versatilità e la scalabilità dello strumento. E data la quantità di problemi che dobbiamo risolvere legati ai cambiamenti climatici, quello che ci serve è uno strumento altamente versatile e altamente scalabile.
