Un recente studio - che vede, tra gli autori, l’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale - analizza i 17 Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030, cercando di capire, per ognuno di essi, come utilizzare concretamente l’AI per conseguirli.

Quello dell’intelligenza artificiale per l’Agenda 2030 è il tema di uno studio – divenuto un libro – realizzato da AIxIA (Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale) e dal Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, con il supporto del Ministero degli Affari Esteri e della Cooperazione Internazionale (MAECI) e con il contributo del CNR – Consiglio Nazionale delle Ricerche, di cui si è recentemente parlato in occasione di AI Talk – Sustainability, convegno digitale promosso dalla stesa AIxIA e patrocinato dalla Commissione Europea.

Ricordiamo che l’Agenda 2030 è un programma sottoscritto nel 2015 dai governi dei 193 Paesi membri dell’ONU – compresa l’Italia – e contenente 17 Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile (Sustainable Development Goals – SDGs nell’acronimo inglese) da conseguire, appunto, entro il 2030.

Obiettivi comuni, focalizzati su un’ampia gamma di questioni relative allo sviluppo economico e sociale – tra cui, solo per citarne alcuni, la lotta alla povertà, l’eliminazione della fame nel mondo, il cambiamento climatico e la tutela dell’ambiente – riguardanti tutti i Paesi e tutti gli individui e per i quali nessuno deve essere lasciato indietro lungo il cammino verso la sostenibilità dell’intero pianeta.

Come usare l’AI per produrre benessere: definire in modo chiaro obiettivi e contesto

Prima di addentrarsi nelle pieghe del tema al centro dell’incontro virtuale, ossia l’intelligenza artificiale per l’Agenda 2030, Piero Poccianti, Presidente di AIxIA, in apertura dell’AI Talk – Sustainability pone una domanda, certo, non semplice, ambiziosa, ma necessaria per dare inizio allo svolgimento della matassa: in che modo possiamo usare l’intelligenza artificiale per produrre benessere, per il nostro Paese e il mondo intero?

Prima di tutto – precisa – dovremmo iniziare a guardare alle macchine in modo diverso. E cioè non come a qualcosa al quale semplicemente fornire un algoritmo che poi verrà pedissequamente acquisito. Nelle tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’intelligenza artificiale non funziona così. E specifica:

“Quello che bisogna fare per ‘fare funzionare’ al meglio un sistema AI è capire il contesto in cui la macchina dovrà operare, descriverlo, definire le risorse che si hanno a disposizione, gli obiettivi e i vincoli. Sarà, poi, è la macchina a creare l’algoritmo, a partire da esempi, descrizioni e obiettivi che le diamo noi”

Se diamo alla macchina obiettivi errati rispetto ai traguardi che ci siamo prefissati oppure se non li esplicitiamo in modo puntuale e corretto, questa andrà nella direzione opposta al benessere e “ci faremo del male”, avverte Poccianti.

A riprendere questo filo di pensiero, Emanuela Girardi, founder di Pop AI e membro del direttivo AIxIA, la quale spiega come i 17 Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile, nella loro chiarezza, nella loro validità universale e nell’approccio globale – in quanto condivisi dal maggior numero di Paesi al mondo – rappresentino l’esempio ideale di “obiettivo” da conseguire avvalendosi dei sistemi di intelligenza artificiale.

“Nell’ambito del nostro studio – prosegue – una volta definiti gli obiettivi, abbiamo identificato tre azioni fondamentali, necessarie a definire il contesto e, dunque, a poter utilizzare in modo consapevole, sicuro e senza rischi l’intelligenza artificiale per l’Agenda 2030”.

La prima azione ha riguardato un cambio di paradigma, consistito nel passaggio da “mettere al centro l’uomo” a “mettere al centro il pianeta”, scardinando, così, la visione europea antropocentrica in merito all’utilizzo dei sistemi AI, che ruota attorno all’uomo e propone l’utilizzo delle tecnologie digitali per migliorare la vita di quest’ultimo. Quando, invece, i 17 Obiettivi dell’Agenda 2030 hanno un respiro universale e, in virtù di questo, esigono che le tecnologie atte a supportarli pongano al centro l’ecosistema, di cui l’uomo è parte.

La seconda azione è coincisa con l’identificare quelle che, oggi, sono da considerarsi “risorse scarse”, ovvero le “risorse naturali”. Di queste, in passato – osserva Girardi – siamo stati abituati a pensare che fossero illimitate. Mentre oggi, vanno considerate in via di esaurimento e riutilizzabili in un’ottica di economia circolare.

Quelli per lo sviluppo sostenibile non sono solo obiettivi che puntano al profitto e allo sviluppo economico. Il loro fine ultimo è migliorare il benessere delle persone, il benessere del pianeta, dell’intero ecosistema. Ecco, allora, che i sistemi di misurazione che abbiamo usato finora – ad esempio il PIL – rimangono, certo, importanti e validi, ma non sono più sufficienti a valutare il progresso della società. A questo punto, è necessario considerare nuovi metodi per misurare il conseguimento degli obiettivi definiti. Tra questi, Emanuela Girardi cita il BES – Benessere Eco Sostenibile, set di indicatori sviluppato dall’ISTAT e dal CNEL al fine di valutare il progresso non solo dal punto di vista economico, ma anche sociale e ambientale, quantificando la distribuzione del reddito disponibile e la sostenibilità ambientale del benessere.

Intelligenza artificiale per l’Agenda 2030: focus sull’obiettivo 7

Nello studio di AIxIA sull’intelligenza artificiale per gli l’Agenda 2030 sono stati analizzati tutti i 17 Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile, cercando di capire, per ognuno di essi, come poter utilizzare in modo concreto e diretto l’AI per conseguirli.

In particolare, per quanto riguarda l’ “Obiettivo 7: garantire a tutti l’accesso all’energia a prezzo accessibile, affidabile, sostenibile e moderna”, l’intelligenza artificiale è in grado di supportare la realizzazione di Smart Grid, ovvero reti di energia elettrica intelligenti poiché capaci di ottimizzare la distribuzione dell’energia, decentralizzarne le centrali di produzione e ridurne le variazioni di tensione.

Al riguardo, un progetto internazionale interessante – fa notare il membro del direttivo AIxIA – è Grid Resilience and Intelligence Project (GRIP) del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti (DOE), volto ad aiutare le reti elettriche a gestire le fluttuazioni di potenza, evitare guasti, resistere ai danni e ripristinarsi rapidamente da grandi tempeste, attacchi informatici e da altre tipologie di interruzioni.

Il progetto, nel dettaglio – servendosi dell’analisi predittiva e di algoritmi di machine learning – affronterà tre diversi tipi di problematiche: anticipare i problemi di rete, aiutare le reti ad assorbire l’impatto di eventuali interruzioni e aiutarle a riprendersi dagli eventi negativi.

GRIP svilupperà algoritmi per apprendere come funzionano le reti elettriche analizzando i dati dei contatori intelligenti, i dati su scala industriale, i dati di ricarica dei veicoli elettrici, nonché le immagini satellitari e stradali. L’analisi predittiva aiuterà a identificare i luoghi in cui la rete elettrica è vulnerabile alle interruzioni, in modo che possa essere rafforzata.

Questo progetto, al momento, vede la collaborazione con Università, servizi pubblici e aziende del settore privato, per lavorare – insieme – alla creazione di reti elettriche in grado di riconfigurarsi automaticamente per utilizzare al meglio le risorse energetiche distribuite – come l’energia eolica e solare – in modo da massimizzare l’affidabilità sia durante operazioni definite “normali”, sia durante operazioni di emergenza.

Per i motivi elencati, Grid Resilience and Intelligence Project, oltre che al conseguimento dell’Obiettivo 7 degli SDGs, opera anche al raggiungimento degli obiettivi 8, 9, 11 e 13 dell’Agenda 2030, promuovendo energia pulita e accessibile; incoraggiando il lavoro dignitoso e la crescita economica; promuovendo l’industria, l’innovazione e le infrastrutture; promuovendo città e comunità e impegnandosi in azioni per il clima.

Intelligenza artificiale per l’Agenda 2030: combattere i cambiamenti climatici e le loro conseguenze

In tema di intelligenza artificiale per l’Agenda 2030, un altro obiettivo preso in esame sa AIxIA è l’ “Obiettivo 13: adottare misure urgenti per combattere i cambiamenti climatici e le loro conseguenze”, che invita gli Stati a integrare misure di protezione dell’ambiente nelle proprie politiche nazionali.

Che cosa può fare, nel concreto, l’AI per supportare l’obiettivo relativo alla lotta ai cambiamenti climatici? Emanuela Girardi fa riferimento, questa volta, al progetto della Commissione Europea Destination Earth, che mira a sviluppare un modello digitale ad alta precisione della Terra per simulare (e monitorare) l’attività dei fenomeni naturali e l’impatto delle emissioni di CO2.

Aprendo l’accesso ai set di dati pubblici in tutta Europa, DestinE rappresenta una componente chiave della strategia europea nella lotta ai cambiamenti climatici: in questo modo, gli utenti potranno accedere a grandi quantità di informazioni al fine di monitorare continuamente la salute del pianeta (in particolare, gli effetti del cambiamento climatico su oceani, criosfera, biodiversità, uso del suolo e delle risorse naturali); sostenere l’attuazione delle politiche dell’UE,  ad esempio valutando gli esiti della politica ambientale e delle relative misure legislative; eseguire simulazioni dinamiche ad alta precisione dei sistemi naturali della Terra, contribuendo a migliorare le prestazioni del sistema in materia di simulazione, modellazione, analisi predittiva e capacità di calcolo.

Al centro del progetto (che sarà implementato gradualmente nei prossimi sette-dieci anni, a partire da questo 2021) è prevista una piattaforma di modellazione e simulazione basata su cloud, che fornirà l’accesso ai dati e all’infrastruttura informatica avanzata.

Grazie alle tecniche di Digital Twins, integrerà repliche digitali di vari aspetti del sistema terrestre, tra cui, ad esempio, le previsioni meteorologiche e i cambiamenti climatici, la sicurezza alimentare e idrica, la circolazione oceanica globale e la biogeochimica degli oceani.

DestinE servirà inizialmente le autorità pubbliche e si aprirà, in seguito, gradualmente, al mondo scientifico e industriale, al fine di stimolare l’innovazione e consentire il benchmarking di modelli e dati.

L’approccio europeo per un’artificial intelligence affidabile

Vittorio Calaprice, analista politico e rappresentante, in Italia, della Commissione Europea, intervenuto al dibattito in tema di intelligenza artificiale per l’Agenda 2030 – ribadendo l’aspetto duale dell’AI e l’importanza di saperla gestire onde evitare i rischi che vi possono essere correlati – rimarca la strategicità del documento del 21 aprile 2021 (il primo al mondo che si propone di disciplinare l’intelligenza artificiale), col quale la Commissione Europea ha proposto un regolamento il cui scopo è fare in modo che i cittadini europei possano fidarsi di ciò che il mercato dell’AI ha da offrire.

Ma non solo. La proposta di regolamento delinea anche i cambiamenti politici e gli investimenti necessari a livello di Stati membri per rafforzare la posizione di leader dell’Europa nello sviluppo di un’AI incentrata sull’uomo.

La Commissione, in particolare, ha adottato un approccio basato sul rischio, individuandone quattro livelli, ciascuno dei quali rimanda a determinati sistemi di artificial intelligence e alle relative applicazioni.

Tra le novità introdotte dalle nuove regole per un’intelligenza artificiale sicura e affidabile, gli obblighi ai quali i sistemi “a rischio elevato” saranno soggetti prima di poter essere immessi sul mercato.

Nelle intenzioni della Commissione europea – sottolinea Calaprice – c’è, dunque, la volontà di favorire lo sviluppo di un ecosistema europeo dell’AI che sia sicuro “e che porti dei benefici all’uomo e al pianeta”, tutelando, allo stesso tempo, tutti quelli che sono i diritti dei cittadini europei.

È un’Europa proiettata verso l’era digitale quella che viene descritta dall’analista e dove la priorità digitale è sempre più chiamata a interagire con le priorità espresse dai 17 Obiettivi delle Nazioni Unite. E il 2030 sarà il punto di arrivo – conclude – di un processo che vedrà integrarsi spazio digital europeo e sviluppo sostenibile.