L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando uno strumento sempre più centrale nella protezione dell’ambiente naturale e nella promozione della sostenibilità ambientale, grazie alla sua capacità di elaborare enormi quantità di dati, identificare pattern nascosti e prendere decisioni complesse in modo rapido.
Uno dei primi e più importanti impieghi dell’IA nella lotta al cambiamento climatico, si inserisce nel grande quadro delle azioni per la riduzione dei gas serra in atmosfera. L’intelligenza artificiale può, infatti, svolgere un ruolo cruciale nel rilevare, monitorare e ridurre le emissioni di metano, un gas serra molto più potente e pericoloso della CO₂. L’accordo della COP26 punta a ridurre queste emissioni del 30% entro il 2030 e, secondo l’International Energy Agency (IEA), è tecnicamente possibile abbattere circa il 75% delle emissioni attuali, obiettivo raggiungibile anche grazie all’uso delle tecnologie AI.
Il monitoraggio delle emissioni di metano, in particolare il segmento più inquinante, ovvero quello dell’industria petrolifera, rappresenta una sfida cruciale. Le emissioni in questa fase sono significative, difficili da localizzare e spesso intermittenti. In questo contesto, la combinazione tra satelliti e intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando l’approccio al problema. Progetti come MethaneSAT e Carbon Mapper usano dati satellitari ad alta risoluzione integrati con tecniche di machine learning (una branca dell’Intelligenza Artificiale che si basa sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli autonomamente e prendere decisioni con un intervento umano ridotto al minimo) per identificare e quantificare le fonti di metano a livello globale. Algoritmi come OGNet, sviluppato tramite le immagini aeree e satellitari, permettono di mappare in modo automatico le infrastrutture petrolifere, facilitando l’attribuzione delle emissioni alle loro fonti. Questo approccio apre nuove possibilità per un’azione concreta e mirata contro le emissioni fuggitive.
Per contribuire in modo concreto alla riduzione delle emissioni di metano, è nato l’International Methane Emissions Observatory (IMEO), un progetto guidato dal Programma delle Nazioni Unite per l’Ambiente (UNEP), con il sostegno dell’Unione Europea e in collaborazione con l’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA). L’IMEO ha il compito di raccogliere e integrare dati provenienti da molteplici fonti – le aziende del settore, studi scientifici, osservazioni satellitari e inventari nazionali – per monitorare i progressi dei Paesi che hanno aderito al Global Methane Pledge, l’accordo siglato alla COP26 per ridurre le emissioni globali di metano.Uno strumento chiave di questo progetto è l’Oil & Gas Methane Partnership 2.0 (OGMP 2.0), un’iniziativa volontaria che coinvolge oltre 70 aziende del settore petrolifero e del gas, responsabili di oltre il 30% della produzione mondiale. Si tratta del sistema di monitoraggio più completo e basato su misurazioni reali oggi esistente.
Per trasformare l’enorme mole di dati raccolti in informazioni utili, entra in gioco l’intelligenza artificiale. Grazie a tecniche avanzate di data science, Big Data Analytics e machine learning, IMEO riesce a unificare dati eterogenei, individuare incongruenze e colmare eventuali lacune, offrendo così un quadro chiaro, affidabile e utilizzabile per definire strategie efficaci contro le emissioni di metano.
L’intelligenza artificiale si rivela sempre più utile anche nella prevenzione delle emissioni di metano, grazie all’analisi predittiva. Questa tecnologia permette di individuare potenziali fuoriuscite di petrolio e gas prima ancora che si verifichino, dando alle aziende il tempo necessario per intervenire e limitare i danni ambientali ed economici. Un esempio concreto è la suite ORM (Offshore Risk Modelling), sviluppata dal National Energy Technology Laboratory (NETL) negli Stati Uniti. Questo sistema simula scenari di fuoriuscita in mare utilizzando dati su correnti oceaniche. Anche il colosso energetico BP ha ottenuto risultati significativi: nel 2017, in collaborazione con la società tech Kelvin, ha installato sensori e telecamere intelligenti in un sito in Wyoming. I dati raccolti e analizzati in tempo reale hanno permesso di ridurre del 74% le perdite di metano. Inoltre, BP ha registrato un aumento del 20% della produzione e una diminuzione del 22% dei costi operativi, dimostrando come l’AI possa essere una leva efficace sia per l’ambiente che per l’efficienza industriale.
Fonte: International Energy Agency