L’intelligenza artificiale è oggi uno dei principali motori dell’innovazione tecnologica e sta rivoluzionando ogni settore, dalla sanità ai trasporti, dalla finanza al commercio.
Oltre agli innumerevoli vantaggi, l’aumento delle capacità e dei campi di applicazione dell’IA genera numerosi dibattiti sui possibili effetti negativi di questa tecnologia. Da un punto di vista normativo, ciò ha portato all’implementazione dell’AI ACT, ma un’altra questione emersa e che necessita di un’analisi adeguata è l’impatto energetico dell’IA.
QUAL È L’IMPATTO ENERGETICO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?
Ogni interazione online si basa su dati archiviati in centri dati che consumano energia per funzionare. Secondo i dati dell’Agenzia internazionale dell’energia, attualmente i data center consumano tra l’1 e l’1,5% dell’elettricità globale.
Questa percentuale potrebbe aumentare con il boom dell’intelligenza artificiale: i Large Language Models (i modelli linguistici su cui si basano le soluzioni di IA generativa) vengono addestrati con set di dati testuali sempre più grandi e questo richiede l’uso di server sempre più potenti. Considerando i benefici che l’Intelligenza Artificiale produce in ogni campo in cui viene introdotta, la sfida odierna è quindi conciliare lo sviluppo dell’IA con la sostenibilità ambientale.
Il processo di training dei modelli di intelligenza artificiale è fondamentale per l’impatto energetico dell’IA. Ciò comporta l’immissione di grandi quantità di dati negli algoritmi, che imparano a riconoscere modelli, a fare previsioni o a svolgere altri compiti. L’addestramento di questi modelli richiede in genere enormi risorse di calcolo, spesso sotto forma di cluster di calcolo ad alte prestazioni o di hardware specializzato come le unità di elaborazione grafica (GPU) o le tensor processing unit (TPU).
I modelli di Deep Learning hanno un particolare bisogno di potenza di calcolo: l’addestramento di un singolo modello su larga scala può consumare energia equivalente al consumo di cinque automobili. Inoltre, man mano che le applicazioni di IA diventano più complesse e ad alta intensità di dati, la domanda di energia è destinata ad aumentare ulteriormente.
Oltre alla fase di addestramento, anche il consumo energetico operativo dei sistemi di IA merita attenzione. Le applicazioni di IA utilizzate, come quelle che alimentano i motori di raccomandazione, i veicoli autonomi o le infrastrutture intelligenti, richiedono una potenza di calcolo continua per elaborare i dati e prendere decisioni in tempo reale. Sebbene il consumo energetico delle singole applicazioni di IA possa sembrare modesto, l’effetto cumulativo su milioni di dispositivi e server in tutto il mondo può essere significativo.
Inoltre, man mano che l’IA viene incorporata nei dispositivi e nelle infrastrutture di tutti i giorni attraverso Internet of Things (IoT), si prevede che la domanda di energia dei sistemi alimentati dall’IA aumenti. Questa proliferazione di dispositivi guidati dall’IA, unita alla crescente digitalizzazione della società, sottolinea l’importanza di affrontare l’efficienza energetica degli algoritmi e delle implementazioni dell’IA.
COME PUÒ L’IA IBRIDA RIDURRE I COSTI?
Sulla base delle previsioni, è logico che l’industria tecnologica si impegni fin d’ora per ridurre il consumo energetico dell’Intelligenza Artificiale, rendendola più sostenibile.
L’IA ibrida, una combinazione innovativa di IA simbolica e non simbolica, sta emergendo come una forza innovativa nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Bilancia i punti di forza di due aspetti distinti dell’IA, dando il via a una nuova ondata di soluzioni trasformative che consentono di prendere decisioni in tempo reale e di potenziare la creatività. Questa sinergia crea sistemi autentici e di facile utilizzo che promuovono un’interazione senza soluzione di continuità tra le persone e i loro ambienti digitali.
L’IA ibrida può aiutare a ridurre i costi legati all’implementazione e alla gestione dei sistemi di IA e, quindi, a minimizzare l’impatto dell’Intelligenza Artificiale per quanto riguarda il consumo di energia.
Le organizzazioni che vogliono innovare i propri modelli di business e diffondere la fiducia digitale devono applicare una strategia di Intelligenza Artificiale Ibrida che tenga conto di due aspetti cruciali: soddisfare le esigenze dell’applicazione dell’IA, ma gestire la flessibilità dei costi legati all’IA e l’impatto dell’uso di questa tecnologia in termini di sostenibilità energetica.
Ecco alcuni modi per realizzare questo processo:
- Massimizzazione delle risorse: L’IA ibrida consente un uso più efficiente delle risorse eterogenee, scaricando i carichi di lavoro meno intensivi su dispositivi edge o hardware meno potenti, risparmiando sui costi di calcolo e di infrastruttura;
- Flessibilità: l’approccio ibrido consente di scalare l’infrastruttura in modo flessibile su richiesta, per cui è possibile, ad esempio, assegnare più risorse cloud nei periodi di picco e rilasciarle quando la domanda diminuisce, garantendo una gestione dei costi più dinamica ed efficiente;
- Utilizzo di modelli snelli: il miglioramento dei modelli di intelligenza artificiale aiuta a ridurre i requisiti computazionali e i costi associati; ciò è essenziale nei casi in cui i modelli più elementari soddisfano ancora pienamente le esigenze dell’applicazione;
- Edge computing: spostando parte del processo decisionale sui dispositivi edge, è possibile ridurre la necessità di trasferire grandi quantità di dati attraverso le reti, risparmiando risorse di trasferimento dati e sfruttando la capacità di calcolo locale;
- Adattamento alle risorse disponibili: L’IA ibrida consente di adattare le risorse di elaborazione in base alle caratteristiche particolari del carico di lavoro e di ridurre i costi dell’infrastruttura; nei casi in cui è possibile utilizzare risorse locali più economiche invece di costosi servizi cloud, questo è il modo migliore per ridurre l’impatto energetico;
- Utilizzare servizi gestiti: l’uso di servizi di cloud computing gestiti per fornire sistemi di intelligenza artificiale riduce i costi operativi e rende la gestione dell’infrastruttura snella e semplice;
- Ottimizzazione del ciclo di vita del modello: il controllo e l’ottimizzazione dei modelli di IA nel tempo aiutano a mantenere buone prestazioni e a contenere i costi; ciò include l’addestramento ricorrente, la compressione del modello e l’ottimizzazione dei parametri.
NON SOLO UNA QUESTIONE AMBIENTALE…
Mentre cerchiamo di realizzare il potenziale trasformativo dell’IA per la crescita economica, il progresso sociale e l’avanzamento scientifico, è essenziale considerare la sostenibilità e l’uso responsabile dell’energia. Conciliare innovazione e sostenibilità ambientale richiede uno sforzo collettivo per sviluppare e distribuire le tecnologie di IA in modo da ridurre al minimo l’impronta di carbonio e massimizzare il loro contributo positivo alla società.
Inoltre, affrontare le implicazioni energetiche dell’IA non è solo una questione ambientale, ma anche una questione di equità e di accesso. I sistemi di IA ad alta intensità energetica possono esacerbare i divari esistenti nell’allocazione delle risorse e nell’accesso alla tecnologia, in particolare nelle regioni con infrastrutture energetiche limitate o costi energetici elevati. Garantire un accesso equo a soluzioni di IA efficienti dal punto di vista energetico è essenziale per promuovere una crescita inclusiva e ridurre le disuguaglianze socio-economiche.
In conclusione, le implicazioni energetiche dell’Intelligenza Artificiale presentano sfide e opportunità significative per lo sviluppo sostenibile. Accogliendo l’innovazione, promuovendo la collaborazione e adottando un approccio più integrato alla gestione dell’energia, possiamo sia sfruttare la potenza dell’IA sia proteggere il nostro pianeta per le generazioni future. Attraverso un’azione concertata, una gestione responsabile e l’adozione delle migliori pratiche di Green IT, possiamo creare un futuro in cui l’IA guidi il progresso in armonia con l’ambiente.
