L'IA contro la scarsità d'acqua: più di una goccia nel mare
L'intelligenza artificiale non è solo affamata di energia, ma anche assetata d'acqua. Tuttavia, questa tecnologia del futuro potrebbe rivelarsi uno strumento importante nella lotta contro la scarsità d'acqua. Il gestore di portafoglio Daniel Fauser evidenzia una serie di applicazioni che potrebbero risultare interessanti per chi investe in fondi tematici.
Daniel Fauser
“L’intelligenza artificiale – è compatibile con il clima?”: è la domanda che ci siamo recentemente posti in merito all’impatto dell’intelligenza artificiale (AI) sul cambiamento climatico. A un esame più attento, risulta chiaro che l'uso diffuso dell'IA potrebbe rendere l'approvvigionamento energetico più efficiente e ridurre le emissioni di CO2 di centinaia di megatonnellate. Una previsione entusiasmante per gli investitori interessati a temi di investimento sostenibili come la protezione del clima e la decarbonizzazione.
I Data Center dell'IA sono assetati d'acqua
Ma questo è solo un aspetto dell’equilibrio delicato tra IA e sviluppo sostenibile. La tecnologia del futuro non è solo energivora, ma anche straordinariamente assetata di acqua.
Un tipico data center da 100 megawatt, la base dell'IA, consuma circa 1,1 milioni di galloni (4,164 milioni di litri) d'acqua al giorno per raffreddare i processori. Questo secondo uno studio degli Stati Uniti pubblicato dal Lawrence Berkeley National Laboratory nel 2016. Supponendo che una famiglia media statunitense consumi circa 300 galloni (circa 1.136 litri) d'acqua, il consumo giornaliero d'acqua di un data center corrisponde a quello di 3.667 famiglie statunitensi (vedi grafico sotto). Dato lo sviluppo rapido della tecnologia, il consumo negli Stati Uniti potrebbe crescere dieci volte in futuro.
Consumo d'acqua dei Data Center dell'IA negli Stati Uniti (in galloni)
I data center sono spesso situati in regioni che soffrono di scarsità d'acqua. Pertanto, gli sforzi per aumentare l'efficienza della gestione idrica nei data center sono significativi. Questo include il riutilizzo dell'acqua in un ciclo chiuso o l'ottimizzazione dei processi di raffreddamento. Tuttavia, il vero potenziale per un uso più efficiente della preziosa risorsa idrica risiede proprio in ciò che producono i data center: l'IA.
Il campo delle applicazioni dell'IA nella lotta contro la scarsità d'acqua è sorprendentemente ampio. Sebbene molte soluzioni siano ancora nelle prime fasi di sviluppo, identifichiamo quattro sotto-aree in cui l'uso dell'IA potrebbe già fare la differenza. Gli investitori interessati al tema di investimento sostenibile dell'acqua e alle soluzioni contro la scarsità d'acqua possono posizionarsi di conseguenza in anticipo.
- L'IA fisica comprende i sistemi di IA che interagiscono con il mondo fisico, spesso tramite robotica e automazione. Nell'approvvigionamento idrico, ad esempio, le valvole e le pompe controllate dall'IA possono regolare dinamicamente il flusso e la pressione dell'acqua in tempo reale. Questo ottimizza la distribuzione, minimizza le perdite d'acqua e migliora l'efficienza energetica nelle stazioni di pompaggio. Inoltre, i sistemi supportati dall'IA possono controllare e ottimizzare autonomamente vari processi negli impianti di trattamento dell'acqua, come il dosaggio di prodotti chimici per la coagulazione e la flocculazione, l'aerazione nel trattamento biologico e i tassi di filtrazione. L'obiettivo è garantire una qualità ottimale dell'acqua e ridurre l'uso di prodotti chimici.
Esempio di azienda: Lo specialista americano del trattamento delle acque Xylem offre sistemi di pompaggio nella sua divisione "Smart Pumping Solutions" che integra motori, sistemi idraulici e sistemi di controllo con intelligenza incorporata. Questi sistemi possono regolare dinamicamente la velocità e il flusso dell'acqua in base alle condizioni in tempo reale, ottimizzare il consumo energetico e prevenire le ostruzioni.
- L'IA predittiva utilizza i dati per prevedere eventi futuri, schemi e comportamenti. I dati storici sull'uso dell'acqua, i modelli meteorologici, la crescita demografica e gli indicatori economici possono essere analizzati con l'IA per prevedere la domanda futura di acqua, ma anche eventi estremi come siccità o inondazioni. Questo permette ai servizi pubblici di ottimizzare l'allocazione dell'acqua e gestire più efficacemente i livelli dei serbatoi. Gli agricoltori, a loro volta, possono applicare acqua e fertilizzanti quando realmente necessario, grazie all'IA predittiva. Altre applicazioni includono la manutenzione predittiva di pompe, motori, filtri e la previsione della qualità dell'acqua.
Esempio di azienda: La società statunitense di pulizia industriale Ecolab utilizza già l'IA con il proprio sistema Water Quality IQ. Questo sistema analizza i dati operativi e storici per prevedere i cambiamenti nella qualità dell'acqua nei processi industriali. Gli avvisi in tempo reale possono anche ottimizzare l'uso dei prodotti chimici.
- L'IA "visiva": La visione artificiale consente ai sistemi di IA di riconoscere e interpretare i dati visivi. Esempi includono telecamere montate su veicoli telecomandati, droni o veicoli subacquei autonomi. Utilizzando la visione artificiale, possono ispezionare condutture, serbatoi e altre strutture difficili da raggiungere per rilevare perdite, crepe, corrosione e danni strutturali, spesso in tempo reale. La visione artificiale può anche essere utilizzata per l'analisi visiva della qualità dell'acqua o per rilevare contaminazioni con rifiuti.
Esempio di azienda: Xylem, nuovamente, realizza vari strumenti di ispezione per tubi e fognature. Sebbene non esclusivamente supportati dall'IA in tutti i casi, la visione artificiale è sempre più utilizzata per il rilevamento e la classificazione automatica dei difetti basati sui dati visivi.
- L'IA generativa si concentra sulla creazione di nuovi dati, progetti o soluzioni. Gli algoritmi generativi possono progettare reti di distribuzione dell'acqua nuove e ottimizzate, tenendo conto di fattori come la densità di popolazione, la topografia, l'infrastruttura esistente, i costi, i requisiti di pressione e la resilienza alle interruzioni. L'IA generativa può anche essere utilizzata per modernizzare le infrastrutture esistenti aiutando a pianificare l'integrazione di nuove tecnologie.
Esempio di azienda: Le società di ingegneria e consulenza come Tetra Tech probabilmente integreranno presto l'IA generativa nei propri servizi di progettazione, pianificazione e simulazione per progetti di infrastrutture idriche.
Diversificare ampiamente le opportunità e i rischi dell'IA per il tema di investimento dell'acqua
Come accennato in precedenza, alcune di queste applicazioni sono ancora nelle fasi iniziali. Dal punto di vista degli investimenti, ha senso diversificare i rischi in quest'area per attenuare l’impatto di eventuali battute d'arresto sul portafoglio. Il fondo tematico sostenibile "Swisscanto (LU) Equity Fund Sustainable Water" implementa questo approccio combinando investimenti nei sotto-temi dell'efficienza idrica, delle infrastrutture idriche e della protezione dell'acqua. L'obiettivo è sempre quello di sfruttare il potenziale di lungo termine legato al tema dell'acqua e alle soluzioni per contrastarne la scarsità. In questo contesto, l'IA potrebbe rivelarsi un importante motore di sviluppo.
Tre punti chiave da ricordare sull'IA nella lotta contro la scarsità d'acqua:
- Il consumo d'acqua dei data center è già considerevole. Con la crescita continua delle applicazioni di IA, potrebbe aumentare ancora di più.
- L'IA offre un grande potenziale per un uso più efficiente delle risorse idriche e la lotta contro la scarsità d'acqua, in particolare nei settori dell'approvvigionamento idrico e dell'agricoltura.
- Con le previsioni supportate dall'IA, il rischio a lungo termine di scarsità d'acqua può essere meglio affrontato. Questo potrebbe rendere il mondo più resiliente alle siccità e ai disastri ambientali.
Tema di investimento “Acqua” in discussione
Informazioni legali Svizzera e Internazionale
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