Intelligenza Artificiale e Sostenibilità : Un connubio in evoluzione

Si potrebbe dire che l'intelligenza artificiale e il metaverso siano i pilastri dell'inevitabile evoluzione tecnologica in atto. Come in ogni processo evolutivo, ci troviamo spesso spaventati e perplessi, destabilizzati dai rapidi cambiamenti che ne conseguono. Tuttavia, in un campo come quello della sostenibilità, l'AI offre la possibilità di sviluppare modelli innovativi e ottimizzati, con maggiore velocità e precisione rispetto ai metodi tradizionali. Per comprenderne a fondo il potenziale, analizziamo alcuni punti chiave.

IL MARGINE D'AZIONE 

Ci sono tre principali margini di intervento in cui l'AI può avere un ruolo fondativo nella transizione ecologica e questo viene spiegato bene nel caso studio della AI as a tool to accelerate the Transition - Macarthur. E sono:

1. L'AI per l'ecodesign : Le AI possono migliorare e accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti, componenti e materiali adatti a un'economia circolare attraverso processi iterativi di progettazione assistiti dal machine learning, che consentono una rapida prototipazione e test.
2. L'AI per modelli di business circolari e sotenibili : L'AI può amplificare la forza competitiva dei modelli di business dell'economia circolare, come il product as service e il leasing. Combinando dati in tempo reale e storici provenienti da prodotti e utenti, l'AI può contribuire ad aumentare la circolazione dei prodotti e l'utilizzo delle risorse attraverso la previsione dei prezzi e della domanda, la manutenzione predittiva e la gestione intelligente delle scorte.
3. L'AI per l'ottimizzazione dell'infrastrutture circolari : L'AI può aiutare a costruire e migliorare l'infrastruttura di logistica inversa necessaria per 'chiudere il cerchio' su prodotti e materiali, migliorando i processi di smistamento e smontaggio dei prodotti, rigenerazione dei componenti e riciclo dei materiali

In tal senso è importante capire quali siano i punti focali di uno sviluppo sostenibile ed innovativo, di modo da applicare al meglio le risorse che la ricerca ci ha garantito, traendone i maggiori vantaggi per investitori e steakholder.

MACHINE LEARNING 

Le metodologie di apprendimento automatico possono sembrare più complesse di quanto non siano in realtà. Concettualmente, non è difficile capire l'approccio adottato dai computer per sviluppare programmi. Sostanzialmente, l'intelligenza artificiale ci supera in velocità ed efficienza: è in grado di elaborare enormi quantità di dati in poche ore, mantenendoli nel proprio sistema.

Affinché questi dati vengano utilizzati correttamente, è necessario attuare un processo di preparazione e smistamento: rimuovendo dati errati o incompleti, normalizzandoli e suddividendoli in set di addestramento, convalida e test. Una volta raccolti i dati, la macchina seleziona un modello per l'apprendimento automatico, in modo da memorizzare e registrare le informazioni all'interno del software. I modelli utilizzati possono includere reti neurali, alberi decisionali, regressione lineare, support vector machine e molti altri.

Nel processo di apprendimento, la macchina crea connessioni tra i dati con l'obiettivo di fare previsioni o prendere decisioni. Nella fase finale, si effettuano verifiche e ottimizzazioni del modello qualora non soddisfino le prestazioni richieste.

UNA PROSPETTIVA DIVERSA

È spontaneo chiedersi: in che modo l'AI influenzerà la nostra vita? Quali lavori sopravviveranno, e in quali ambiti le macchine sostituiranno le persone?

Facendo un passo indietro, possiamo riflettere sulle potenzialità dei programmi. La capacità di apprendimento e di calcolo rende i computer imbattibili in alcuni settori. Sono in grado di eseguire compiti ripetitivi con una precisione costante, senza essere influenzati da stanchezza o altri fattori umani. L'elaborazione di grandi quantità di dati permette loro di identificare e analizzare pattern invisibili all'occhio umano. Inoltre, grazie alla gestione di enormi volumi di informazioni, possono trovare correlazioni significative, aprendo nuove possibilità nell'analisi dei big data e nell'ottimizzazione dei processi.

Notiamo come i lavori in cui l'AI eccelle siano sempre legati all'analisi dei dati e a processi iterativi, spesso alienanti. Il vero valore aggiunto dell'AI risiede proprio nell'ottimizzazione del tempo. La mente umana, d'altro canto, ha la capacità di comprendere i contesti sociali, fatti di persone e complessità. Attraverso il pensiero empatico e creativo, e tramite la connessione con il mondo circostante, siamo in grado di elaborare la realtà complessa che ci circonda. Questa capacità viene meno quando la nostra mente è alienata da operazioni ripetitive e meccaniche, spesso svolte da persone che non hanno avuto altre possibilità di riscatto, possibilità che ognuno merita.

In questo contesto, l'AI può liberare spazio per il deep learning, per lavori legati al sociale e per l'effettivo miglioramento della condizione umana, trasformando il modello economico in un capitalismo sociale e di rete.