L’intelligenza artificiale (IA) è spesso accusata di essere troppo energivora. Ma c’è un’altra risorsa che questa tecnologia consuma in grandi quantità: l’acqua. Eppure, se ben utilizzata, proprio l’IA potrebbe diventare un alleato prezioso nella lotta alla crescente scarsità idrica.
Il dibattito sull’impatto ambientale dell’IA si è intensificato di recente, anche in seguito al caso DeepSeek, riportando l’attenzione su consumi energetici e obiettivi di decarbonizzazione. Tuttavia, uno studio del Lawrence Berkeley National Laboratory (2016) ha messo in luce un’altra criticità: un tipico data center da 100 megawatt può consumare oltre 4 milioni di litri d’acqua al giorno per raffreddare i processori. Un volume pari al fabbisogno quotidiano di oltre 3.600 famiglie statunitensi.
Con la crescita esponenziale dell’IA, questa domanda d’acqua è destinata ad aumentare, spesso in aree già colpite da stress idrico. Per questo, oltre a rendere più efficienti i sistemi di raffreddamento, serve una riflessione più profonda su come l’IA stessa possa diventare parte della soluzione. E le potenzialità, in questo senso, non mancano.
Quattro modi per usare l’IA contro la crisi idrica
Il campo delle applicazioni è vasto e in rapida evoluzione. Di seguito, quattro aree in cui l’IA può contribuire in modo concreto a un uso più intelligente dell’acqua – opportunità che non dovrebbero sfuggire a chi investe nei fondi tematici legati alla sostenibilità ambientale.
1. IA fisica: può controllare in tempo reale valvole, pompe e impianti di trattamento, regolando flusso e pressione per ridurre sprechi e migliorare l’efficienza energetica. Nei depuratori, ad esempio, può ottimizzare automaticamente i dosaggi chimici o i cicli di aerazione.
Un esempio di società attiva in questo campo è l’americana Xylem, specialista nel trattamento delle acque, che ha sviluppato soluzioni di pompaggio intelligenti capaci di adattare portata e velocità in base alle condizioni operative, migliorando le performance e prevenendo guasti.
2. IA predittiva: analizza dati storici, modelli meteo e indicatori economici per stimare la domanda d’acqua futura o anticipare eventi estremi come siccità e alluvioni. Questo consente a enti pubblici e agricoltori di pianificare meglio risorse e interventi. Un esempio è Ecolab, che utilizza già l’IA con il sistema Water Quality IQ, capace di prevedere variazioni nella qualità dell’acqua e suggerire in tempo reale l’uso ottimale di prodotti chimici nei processi industriali.
3. IA visiva: grazie alla visione artificiale, droni e robot subacquei possono ispezionare tubature, serbatoi e impianti, rilevando perdite o danni strutturali. Tecniche simili sono impiegate anche per monitorare visivamente la qualità dell’acqua e identificare rifiuti o contaminanti.
Citiamo ancora Xylem come esempio, che fornisce strumenti avanzati per l’ispezione delle reti fognarie, dove l’uso crescente dell’IA consente il rilevamento automatico dei difetti sulla base delle immagini raccolte.
4. IA generativa: i sistemi di IA generativa possono progettare nuove reti idriche o ottimizzare quelle esistenti, tenendo conto di parametri complessi come topografia, densità abitativa, resilienza e costi. Società come Tetra Tech, attive nella consulenza e progettazione di infrastrutture, stanno iniziando a integrare l’IA generativa nei loro strumenti per la pianificazione di sistemi idrici più moderni ed efficienti.
In sintesi: i motivi per cui l’IA può fare la differenza nell’emergenza idrica
L’impatto esiste: i data center consumano già enormi quantità d’acqua, e il trend è in crescita. Ma esiste anche un potenziale: se applicata correttamente, l’IA può migliorare radicalmente la gestione e distribuzione delle risorse idriche. E può aumentare la resilienza: grazie alla capacità di prevedere crisi e ottimizzare le risposte, l’IA può aiutare a costruire un sistema più pronto a fronteggiare le sfide climatiche.