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Con l’avvicinarsi dell’estate, le ondate di calore stanno diventando sempre più frequenti e intense. In questo contesto, l’intelligenza artificiale (IA) è stata proposta come una soluzione innovativa per prevedere e gestire questi eventi estremi. Tuttavia, è importante analizzare i reali limiti di queste tecnologie e la loro capacità di adattarsi a un clima in continua evoluzione.
Il funzionamento delle previsioni climatiche basate sull’IA
Il Centro Euro-Mediterraneo sui cambiamenti climatici ha sviluppato un sistema che utilizza reti neurali per anticipare i picchi di calore. Questi modelli, però, apprendono da dati storici che non riflettono più le attuali condizioni climatiche. L’IA si basa su dati simulati e osservativi che risalgono fino al 1850, cercando di riconoscere schemi e correlazioni che hanno caratterizzato il passato.
Il problema dell’apprendimento dal passato
Questo approccio, sebbene innovativo, presenta una fondamentale debolezza: l’IA impara da un mondo che non esiste più. Con il cambiamento climatico, le condizioni meteorologiche attuali sono così diverse da quelle storiche che è lecito domandarsi quanto possa essere efficace un algoritmo che si basa su dati obsoleti. Le previsioni, quindi, si fondano su un passato che non può più fungere da guida per il futuro.
Le conseguenze energetiche delle tecnologie predittive
Un altro aspetto critico riguarda l’impatto energetico delle tecnologie IA. I data center che supportano questi sistemi consumano enormi quantità di energia, contribuendo così al problema che tentano di risolvere. Secondo l’Öko-Institut, il fabbisogno energetico globale dei data center potrebbe raddoppiare entro il 2030. Questo solleva interrogativi su come le tecnologie di previsione climatica possano contribuire a un futuro sostenibile.
Un paradosso tecnologico
Affidare la previsione del riscaldamento globale a sistemi che richiedono un’elevata quantità di energia sembra un paradosso. Mentre si cerca di anticipare eventi climatici estremi, si alimenta un sistema che contribuisce al surriscaldamento del pianeta. Ciò conduce a una spirale di dipendenza dalla tecnologia, in cui le promesse di previsione potrebbero distogliere l’attenzione dalle necessarie azioni politiche e sociali per affrontare la crisi climatica.
Riflessioni e future direzioni
Le tecnologie di intelligenza artificiale offrono opportunità significative per comprendere e anticipare il clima, ma presentano anche limiti evidenti. È essenziale sviluppare algoritmi in grado di apprendere in tempo reale e integrare le conoscenze umane e locali. La vera resilienza non risiede solo nella capacità di prevedere, ma nella preparazione e nella reazione a eventi imprevisti. Solo così sarà possibile affrontare le sfide climatiche in modo efficace e sostenibile.