Come l’intelligenza artificiale rivoluziona le città: esempi da Copenaghen e Singapore

La complessità delle sfide affrontate dalle metropoli contemporanee richiede soluzioni innovative volte a migliorare sia la qualità della vita dei cittadini sia a proteggere il contesto ambientale. L’importanza cruciale è assunta dall’intelligenza artificiale (IA) e dai big data in questo scenario. Tali strumenti stanno ridefinendo metodologie di gestione nei settori idrico ed energetico così come nella pianificazione urbana, trasformando approcci tradizionali alle sfide urbane giornaliere.

Casi emblematici di questa trasformazione si possono osservare a Copenaghen, Singapore e Barcellona dove l’IA contribuisce a realizzare città più resilienti. Per esempio, Copenaghen ha collaborato con Google per cartografare la qualità dell’aria nelle strade; questi dati si rivelano fondamentali per delineare strategie di riduzione dell’inquinamento atmosferico. Parallelamente, si stanno sviluppando nuovi quartieri denominati Thrive Zones, che accorpano infrastrutture educative, aree verdi e sistemi di trasporto lontani dai punti ad alta concentrazione inquinante.

Diversamente, Barcellona fa affidamento su machine learning insieme ai big data per ottimizzare sia l’utilizzo che lo smaltimento delle risorse idriche municipali. Il progresso compiuto da Singapore nell’adozione di tecnologie avanzate per la gestione del traffico automobilistico è notevole. La nazione ha abilmente impiegato l’analisi dei big data per contrastare efficacemente la pandemia di COVID-19, operando attraverso campagne mirate per il vaccino e promuovendo il mantenimento del distanziamento sociale.

Le Sfide Ambientali dell’Intelligenza Artificiale

Pur riconoscendo gli innegabili vantaggi dell’intelligenza artificiale, emerge una serie di preoccupazioni significative legate all’ambiente. L’espansione sempre maggiore dei centri dati necessari per sostenere questa tecnologia sta aumentando sensibilmente l’impronta ecologica globale. Le previsioni dell’Agenzia Internazionale dell’Energia indicano che nei prossimi anni, fino al 2026, la domanda energetica dai centri dati potrebbe toccare oltre 1.000 terawattora – un livello comparabile all’intero consumo annuo del Giappone.

Questi poli tecnologici sono estremamente avidi anche sul fronte idrico; nella situazione attuale diventano fattori aggravanti nelle zone già gravate da scarsità d’acqua potabile. Giganti come Google e Meta vengono frequentemente bersagliati da critiche per lo sfruttamento eccessivo delle riserve idriche in contesti influenzati negativamente dal cambiamento climatico che amplifica i periodi aridi. In più, le emissioni carboniche derivanti dalla crescita dei centri dati rendono difficile per queste aziende leader nel settore raggiungere gli standard ambiti di responsabilità ambientale.

Protezione e Sicurezza dei Dati

La sicurezza dei dati rappresenta un problema fondamentale accanto alle preoccupazioni ambientali. Gli attacchi hacker possiedono il potenziale per causare danni catastrofici; si pensi al blackout informatico mondiale scaturito da un errore nel software update, impattando aeroporti, ferrovie, banche e servizi medici.
Un altro problema significativo riguarda l’integrità dei dati disponibili. Spesso i dati non offrono una panoramica completa e gli algoritmi di IA generano più informazioni di quanto sia possibile elaborare per le persone. Questo è particolarmente critico considerando che oltre metà della popolazione del globo risiede nelle città, aumento questo che sembra inevitabile.

Verso un Futuro Sostenibile

Le aree urbane devono abbracciare approcci ingegnosi al fine di soddisfare le necessità degli abitanti e migliorare il livello qualitativo della vita cittadina. L’intelligenza artificiale, insieme alle tecnologie emergenti, offre potenzialità straordinarie per uno sviluppo ecosostenibile. Investimenti mirati, come quelli adottati da Pictet AM con la loro strategia denominata Pictet-SmartCity, puntano a individuare occasioni d’investimento cruciali in tale settore, supportando la creazione di metropoli ecologicamente consapevoli ed efficientemente gestite.

In sintesi, l’intelligenza artificiale si configura come una delle prospettive più entusiasmanti e promettenti dell’era moderna. Uno dei fondamenti basilari legati all’IA è il machine learning, uno strumento che rende possibile ai sistemi un processo continuo d’apprendimento dai dati, migliorando continuamente il proprio funzionamento senza interventi programmati diretti. Questo diventa essenziale nella gestione della complessità urbana contemporanea.
Un concetto avanzato associato al machine learning è il deep learning, che sfrutta intricate reti neurali artificiali, permettendo l’elaborazione analitica su grandi volumi informativi complessi. Questo metodo è particolarmente efficace nel rilevare schemi all’interno dei dati delle aree cittadine, ad esempio nella proiezione del traffico o nel controllo delle forniture idriche.

Pensando a questi argomenti, emerge con chiarezza come l’IA metta a disposizione strumenti eccezionali per fronteggiare le sfide urbane, sebbene richieda una gestione attenta e sostenibile delle risorse disponibili. L’equilibrio fra il progresso innovativo e la conservazione ambientale rappresenta la chiave per disegnare un futuro migliore e più vivibile per le nostre città.