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L’intelligenza artificiale a caccia dei gas serra

L’intelligenza artificiale come nuovo fronte contro le emissioni di gas serra. Ecco come è possibile rendere più efficienti e attendibili i report sulle emissioni di paesi, enti e grandi aziende.

L’intelligenza artificiale nella lotta contro l’inquinamento atmosferico

Tradizionalmente, nella lotta ai cambiamenti climatici, i satelliti vengono utilizzati per misurare la quantità di anidride carbonica che si accumula nell’aria. Ma ora la tecnologia è in grado di fare di più. Grazie all’apprendimento automatico e all’intelligenza artificiale. I dati satellitari possono individuare esattamente da dove vengono emessi i gas serra e quanto, da qualsiasi parte del mondo. L’uso avanzato della tecnologia può individuare le emissioni provenienti da un’acciaieria in Cina o da un incendio boschivo in Russia. Quindi confrontare quale fonte sta emettendo di più. Si tratta di un passo avanti nel monitoraggio delle emissioni, che rende assai più efficace un sistema che in precedenza troppo spesso si basava su stime approssimative, metodi opachi e report inaccessibili. Il nuovo progetto, chiamato Climate TRACE, riunisce Al Gore, RMI, TransitionZero, WattTime e altri. Si tratta di un’iniziativa che potrebbe segnare l’inizio di una nuova era nella diplomazia climatica.

Martedì, Climate Trace ha riferito che nella produzione e raffinazione di petrolio e gas, tra i principali paesi del mondo che presentano inventari regolari, le emissioni di petrolio e gas potrebbero essere complessivamente un miliardo di tonnellate in più rispetto ai recenti rapporti dell’UNFCCC. Inoltre, è probabile che oltre 1 miliardo di tonnellate aggiuntive di CO2e (CO2 equivalenti) all’anno non siano state conteggiate dai paesi che non sono tenuti a dichiarare il loro petrolio e gas emissioni.

Un po’ di cifre (drammatiche) sulle emissioni

La produzione di acciaio a livello globale ha prodotto 13,1 miliardi di tonnellate di CO2e tra il 2015 e il 2020, equivalenti alle emissioni totali di Giappone e Regno Unito messe insieme nello stesso periodo. Nel 2020, le emissioni di acciaio sono diminuite in quasi tutti i paesi, ad eccezione della Cina. Inoltre, quest’anno l’industria siderurgica cinese è sulla buona strada per un aumento delle emissioni stimato di 158 Mt CO2e, all’incirca pari alle intere emissioni annuali di Singapore.

 

Il trasporto marittimo e l’aviazione insieme hanno emesso quasi 11 miliardi di tonnellate di CO2e tra il 2015 e il 2020. Cifre che farebbero di questi due settori assieme il quinto più grande emettitore al mondo. Le emissioni dei trasporti marittimi sono aumentate di circa il 10% all’anno dal 2018 al 2020, nonostante la pandemia di COVID-19. Un incremento assai più velocemente del previsto. Tuttavia, le emissioni di entrambi i settori sono esentate dagli impegni di mitigazione dei paesi ai sensi dell’accordo di Parigi. Le emissioni degli incendi boschivi sono più che raddoppiate in Russia e negli Stati Uniti dal 2015. In diversi paesi, le emissioni della produzione di riso sono più alte di quanto si pensasse in precedenza. Nel caso dell’India, potrebbero essere quasi 3 volte l’inventario ufficiale più recente, datato 2016.

 

La tecnologia come alleata nella lotta contro i cambiamenti climatici.

Questi dati, se verificati in modo indipendente, sono preziosi per le riunioni delle Nazioni Unite e della coalizione per il clima. Pertanto, i paesi non possono minimizzare la quantità di emissioni che potrebbero emettere, nel tentativo di proteggere gli interessi di alcune delle loro industrie e dei donatori politici che non si stanno adattando. Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale. Un approccio innovativo, utile anche per verificare se i paesi stanno rispettando i loro impegni nella riduzione dei gas serra. Le informazioni aggiunte possono aiutare o fare pressione sui leader. Il tutto al fine di individuare e dare priorità a dove concentrare gli sforzi di decarbonizzazione per ottenere il massimo impatto.

Parziale traduzione dall’originale presente su Impakter.com, scritto da Justin Meacock.

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