La crescita dell’IA sta rimodellando sia l’industria energetica che le scienze ambientali. Nel settore energetico, il machine learning viene utilizzato per ottimizzare tutto, dalle previsioni di energia rinnovabile all’affidabilità della rete.

Allo stesso tempo, alimentare l’IA richiede un notevole consumo di elettricità. Ad esempio, i data center (che gestiscono i servizi di IA) hanno già consumato circa 415 TWh nel 2024 – circa l’1,5 % dell’elettricità globale – e si prevede che questa cifra più che raddoppierà entro il 2030.

Per soddisfare questa domanda saranno necessarie fonti diversificate: l’AIE stima che circa la metà dell’elettricità per i nuovi data center proverrà da fonti rinnovabili (con gas naturale, nucleare e altre fonti a completare il resto). Questa duplice natura – l’IA che necessita di energia mentre aiuta a gestirla – significa che energia e tecnologia sono in un percorso comune.

Applicazioni dell’IA nel Settore Energetico

L’IA sta già trasformando il modo in cui produciamo, distribuiamo e consumiamo energia. Le applicazioni principali includono:

• Previsioni e Integrazione delle Rinnovabili: Il machine learning può migliorare drasticamente le previsioni a breve e medio termine della produzione eolica e solare. Analizzando vasti dati meteorologici e di rete, l’IA facilita l’integrazione delle rinnovabili variabili senza sprechi di energia.
  Ad esempio, un rapporto IRENA del 2019 evidenzia che le previsioni meteorologiche e di generazione basate sull’IA potrebbero ridurre le limitazioni di produzione di solare ed eolico. Anche l’AIE sottolinea che le previsioni basate sull’IA aiutano a bilanciare le reti con una generazione più distribuita, “riducendo le limitazioni e le emissioni” delle rinnovabili.
  Previsioni più accurate permettono agli operatori di fare offerte migliori nei mercati energetici e di gestire la produzione in modo più efficiente.
• Ottimizzazione e Resilienza della Rete: Le reti elettriche moderne sono complesse e spesso sotto pressione durante i picchi di domanda. L’IA aiuta rilevando automaticamente guasti e gestendo i flussi.
  Ad esempio, i sistemi basati su IA possono individuare guasti agli impianti più rapidamente, riducendo i tempi di interruzione del 30–50 %. Sensori intelligenti e algoritmi di controllo possono anche aumentare la capacità effettiva delle linee di trasmissione.
  L’AIE prevede che gli strumenti di IA potrebbero sbloccare fino a 175 GW di capacità aggiuntiva di trasmissione senza costruire nuove linee. In una “smart grid” digitalizzata, l’IA apprende continuamente i modelli di carico per ridurre i picchi e bilanciare l’offerta.
• Efficienza Industriale e degli Edifici: L’IA è ampiamente utilizzata per ottimizzare l’uso energetico in fabbriche, raffinerie, uffici e abitazioni. Nell’industria, l’IA accelera la progettazione e ottimizza i processi.
  L’AIE riporta che l’applicazione dell’IA esistente all’uso energetico industriale potrebbe risparmiare più energia del consumo annuo totale del Messico. Negli edifici, l’IA gestisce riscaldamento/raffreddamento e illuminazione.
  I sistemi di controllo HVAC basati su IA, se estesi a livello globale, potrebbero ridurre la domanda elettrica di circa 300 TWh all’anno (pari alla produzione combinata annua di Australia e Nuova Zelanda). Nel trasporto e nella mobilità, l’IA ottimizza il flusso del traffico e la logistica: una stima suggerisce che la pianificazione dei percorsi guidata dall’IA potrebbe risparmiare tanta energia quanta ne consumano 120 milioni di auto in un anno, anche se gli effetti di rimbalzo (come un aumento della guida) devono essere gestiti.
• Stoccaggio Energetico e Operazioni di Mercato: L’IA è fondamentale per lo stoccaggio energetico e la progettazione dei mercati elettrici. Nei sistemi a batteria, l’IA apprende i modelli di prezzo e domanda per acquistare/immagazzinare energia quando è economica e venderla quando è più preziosa.
  Ad esempio, il progetto della batteria Hornsdale di Tesla in Australia utilizza un “autobidder” basato su IA che quintupla i ricavi rispetto alle offerte umane. Nei mercati in tempo reale, gli algoritmi IA possono scambiare energia in millisecondi per mantenere l’equilibrio delle reti.
  IRENA osserva che tali modelli di “IA avanzata” sono ideali per gestire i mercati intraday e la domanda flessibile.
• Manutenzione e Previsioni: Oltre ai flussi energetici, l’IA supporta la manutenzione predittiva. Sensori su turbine, trasformatori e caldaie alimentano modelli IA che prevedono guasti prima che si verifichino.
  Ciò riduce i tempi di inattività e prolunga la vita degli impianti. Nel settore petrolifero e del gas, l’IA individua già perdite e prevede lo stato delle condotte. Nelle rinnovabili, l’IA può stimare quando una turbina eolica necessita di manutenzione, garantendo maggiore operatività con meno sprechi energetici.

Queste applicazioni contribuiscono a ridurre i costi, aumentare l’affidabilità e tagliare le emissioni. L’AIE sottolinea che l’uso dell’IA in tutto il sistema elettrico può ridurre direttamente le emissioni operative – ad esempio migliorando l’efficienza degli impianti o ottimizzando il mix di combustibili – anche se la domanda energetica guidata dall’IA cresce.

Applicazioni dell’IA nella Conservazione Ambientale

Al di fuori dell’energia, l’IA è uno strumento potente per l’ambiente e le scienze climatiche. Eccelle nell’individuare schemi e anomalie in grandi dataset, risultando utile per monitoraggio, modellazione e gestione:

• Modellazione Climatiche e Meteorologica: Le principali agenzie scientifiche utilizzano ora l’IA per rendere i modelli meteorologici e climatici più precisi. Ad esempio, NASA e IBM hanno rilasciato il modello open-source Prithvi per clima e meteo basato su IA, addestrato su decenni di dati storici.
  Questo modello può migliorare la risoluzione spaziale delle simulazioni climatiche (fino a scala regionale) e affinare le previsioni a breve termine. Tali modelli IA permettono previsioni migliori di eventi meteorologici estremi e tendenze climatiche, informando direttamente la pianificazione dell’adattamento.
• Monitoraggio della Deforestazione e del Territorio: I satelliti generano petabyte di immagini della Terra. L’IA analizza queste immagini per monitorare foreste e uso del suolo.
  Ad esempio, piattaforme basate su IA sono state utilizzate in oltre 30 paesi per mappare milioni di ettari di deforestazione e stimare il carbonio immagazzinato nelle foreste. Automatizzando l’analisi delle immagini, l’IA fornisce ai conservazionisti mappe quasi in tempo reale della perdita di habitat e aiuta a indirizzare la riforestazione.
  Tecniche simili monitorano l’espansione urbana, lo scioglimento dei ghiacciai e altri cambiamenti del territorio che influenzano carbonio e biodiversità.
• Oceani e Pulizia dell’Inquinamento: L’IA aiuta anche a mappare l’inquinamento e guidare le operazioni di pulizia. Organizzazioni come The Ocean Cleanup usano la visione artificiale per rilevare e mappare le plastiche galleggianti in aree oceaniche remote.
  Addestrando l’IA su immagini satellitari e da droni, creano mappe dettagliate dell’inquinamento così che le navi di pulizia possano mirare efficacemente alle zone ad alta densità. L’IA è usata anche in discariche e impianti di riciclaggio: un sistema IA di una startup ha analizzato miliardi di rifiuti identificando decine di migliaia di tonnellate di materiali riciclabili erroneamente scartati.
  In entrambi i casi, l’IA accelera enormemente processi un tempo manuali o inesistenti.
• Acqua e Agricoltura: Nella gestione idrica, l’IA modella previsioni di siccità e alluvioni integrando dati meteorologici, del suolo e di utilizzo. Gli agricoltori utilizzano strumenti di “agricoltura di precisione” (spesso alimentati da IA) per ottimizzare irrigazione e fertilizzanti, aumentando le rese e riducendo gli sprechi.
  Esperti globali sottolineano che l’IA può accelerare l’adozione di pratiche agricole sostenibili, riducendo gli sprechi e conservando le risorse. (Ad esempio, sistemi di irrigazione basati su IA hanno dimostrato risparmi fino al 40 % nell’uso di acqua ed energia.)
• Risposta ai Disastri e Biodiversità: I servizi di emergenza usano l’IA per prevedere la diffusione degli incendi, ottimizzare le vie di evacuazione e coordinare la logistica dei soccorsi.
  I modelli IA sono addestrati a leggere immagini satellitari per segni di siccità o focolai di parassiti (allerta precoce per gli agricoltori). La conservazione della fauna utilizza l’IA per identificare animali in filmati da fototrappole o registrazioni audio, aiutando a proteggere specie in pericolo.
  Un sistema IA in Africa, ad esempio, ha imparato a prevedere i modelli meteorologici regionali per avvertire villaggi in Burundi, Ciad e Sudan di imminenti alluvioni o siccità.

Queste applicazioni dimostrano il valore ampio dell’IA: elaborare dati ambientali complessi in tempo reale, fornendo intuizioni (ad esempio su emissioni, uso delle risorse o cambiamenti negli ecosistemi) che l’uomo da solo non potrebbe gestire.
Come sottolinea l’iniziativa UNESCO AI for the Planet, combinare l’IA con dati globali può potenziare decisioni migliori – ad esempio creando sistemi di allerta precoce per eventi meteorologici estremi e innalzamento del livello del mare per proteggere oltre tre miliardi di persone vulnerabili.

Sfide e Considerazioni Etiche

Nonostante le sue potenzialità, l’IA solleva anche importanti sfide per l’uso energetico e l’ambiente:

• Consumo Energetico e Impronta di Carbonio: Addestrare e far funzionare modelli IA – in particolare i grandi modelli linguistici (LLM) – richiede molta elettricità. L’AIE avverte che i data center sono tra i consumatori di elettricità in più rapida crescita.
  L’IA generativa già assorbe un carico energetico paragonabile a quello di un piccolo paese. Secondo l’UNESCO, una singola richiesta a un’IA può consumare ~0,34 Wh (pari a oltre 300 GWh all’anno a livello globale, equivalente al consumo annuo di circa 3 milioni di persone).
  Se non controllata, la quota di emissioni globali attribuibile all’IA potrebbe salire dall’attuale ~0,5 % fino a 1–1,5 % entro il 2035. (In confronto, le applicazioni IA nel settore energetico potrebbero ridurre le emissioni di CO₂ fino al 5 % entro il 2035 – un beneficio molto superiore all’impronta dell’IA – ma per ottenerlo occorre superare molte barriere.)
• Consumo di Risorse: Costruire e raffreddare i data center richiede materie prime e acqua. La produzione di un singolo computer per IA può richiedere centinaia di chilogrammi di minerali e metalli, e i chip specializzati utilizzano elementi rari come il gallio (oltre il 99 % della raffinazione del gallio avviene in Cina).
  Questi fattori contribuiscono ai rifiuti elettronici e agli impatti minerari. I data center consumano anche enormi quantità d’acqua per il raffreddamento – una stima suggerisce che il raffreddamento legato all’IA potrebbe usare oltre sei volte il consumo idrico nazionale della Danimarca.
  Tali impatti richiedono una gestione attenta della crescita dell’IA.
• Effetti di Rimbalzo e Equità: I guadagni di efficienza dall’IA possono essere annullati se gli utenti aumentano i consumi (ad esempio viaggi o uso di energia più economici). L’AIE avverte che senza politiche attente, il beneficio netto climatico dell’IA potrebbe essere compromesso da effetti di rimbalzo.
  Inoltre, l’adozione dell’IA è disomogenea: solo pochi paesi e aziende dispongono attualmente dell’infrastruttura e dei dati per sfruttare appieno l’IA. L’AIE osserva che il settore energetico manca di competenze IA rispetto all’industria tecnologica, e molte regioni (specialmente nel Sud Globale) hanno pochi data center.
  Ciò potrebbe aggravare il divario digitale se non affrontato.
• Questioni Etiche e di Governance: Oltre al carbonio, l’IA comporta rischi sociali. Le decisioni automatizzate in energia e ambiente devono essere eque e trasparenti.
  Privacy (ad esempio nei contatori intelligenti), bias negli algoritmi e sicurezza informatica nelle infrastrutture critiche sono preoccupazioni serie. Gli esperti sottolineano la necessità di standard e politiche: iniziative UNESCO e ONU incoraggiano i paesi ad adottare linee guida etiche e di sostenibilità per l’IA.
  Ad esempio, la raccomandazione UNESCO sull’etica dell’IA (2021) include un capitolo sull’impatto ambientale. Quadri collaborativi e regolamentazioni saranno essenziali per garantire che gli strumenti IA servano davvero gli obiettivi di sostenibilità senza danni involontari.

Iniziative Globali e Prospettive Future

Governi e organismi internazionali riconoscono il ruolo dell’IA. Il Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti, ad esempio, ha avviato programmi per modernizzare la rete con l’IA.

Un rapporto DOE (2024) evidenzia l’uso dell’IA nella pianificazione, autorizzazione e resilienza della rete, e immagina persino che i LLM aiutino nelle revisioni federali. Analogamente, l’AIE ha pubblicato la propria analisi globale (“Energy and AI”, 2025) per guidare i decisori politici.

Sul fronte ONU, l’alleanza UNESCO AI for the Planet Alliance (con UNDP, partner tecnologici e ONG) mira a prioritizzare e ampliare le soluzioni IA per il cambiamento climatico. I suoi obiettivi includono identificare i casi d’uso IA più rilevanti (ad esempio il monitoraggio delle emissioni) e collegare innovazioni con finanziamenti e stakeholder.

Guardando avanti, l’influenza dell’IA crescerà ulteriormente. Progressi come modelli più piccoli e efficienti possono ridurre drasticamente l’impronta dell’IA. 

Allo stesso tempo, soluzioni energetiche basate su IA (come reti rinnovabili intelligenti e previsioni climatiche adattative) offrono strumenti per affrontare la crisi climatica. Realizzare questi benefici richiederà continui investimenti in R&S, condivisione aperta dei dati e politiche responsabili.

Come sottolinea il World Economic Forum, l’IA non è una bacchetta magica – ma con uno sforzo collaborativo può diventare un potente acceleratore per l’energia sostenibile e la tutela ambientale.

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L’IA sta rivoluzionando i sistemi energetici e le scienze ambientali, offrendo maggiore efficienza e nuove intuizioni iea.org science.nasa.gov. Tuttavia, la sua rapida crescita consuma anche energia e risorse, sollevando preoccupazioni di sostenibilità unesco.org unep.org.

L’impatto netto dipenderà dalla gestione sia della domanda dell’IA sia del suo potenziale: impiegare l’IA per ridurre le emissioni e proteggere gli ecosistemi, minimizzando al contempo la sua impronta ambientale.

Iniziative internazionali (AIE, UNESCO, DOE, ecc.) sottolineano che politiche, innovazione e cooperazione globale sono essenziali per garantire che l’IA diventi un alleato – non un avversario – nella lotta al cambiamento climatico e nella transizione verso l’energia pulita iea.org unesco.org.