Introducere

În era provocărilor de mediu din ce în ce mai mari, inteligența artificială (AI) apare ca un aliat puternic în combaterea schimbărilor climatice și protejarea ecosistemului. Anul 2025 reprezintă un an crucial în care tehnologiile avansate de inteligență artificială vor trece în sfârșit de la promisiuni la aplicații concrete, oferind soluții inovatoare pentru monitorizarea, predicția și atenuarea impactului asupra mediului.

‍

Prezenta lucrare explorează principalele inovații prin care IA revoluționează gestionarea mediului, oferind exemple concrete de implementări de succes și schițând perspectivele de viitor pentru această sinergie între tehnologie și durabilitate.

‍

Potențialul inteligenței artificiale în combaterea schimbărilor climatice

Inteligența artificială oferă instrumente fără precedent pentru abordarea provocărilor de mediu. Conform unor studii recente, inteligența artificială ar putea contribui la reducerea emisiilor globale de gaze cu efect de seră cu până la 10 % până în 2030, o valoare echivalentă cu emisiile anuale ale întregii Uniuni Europene.

‍

Capacitatea IA de a procesa volume uriașe de date, de a identifica modele complexe și de a genera predicții precise o face deosebit de potrivită pentru:

• Analiza datelor climatice și meteorologice pentru a prevedea evenimentele extreme
• Optimizarea utilizării resurselor naturale și energetice
• Monitorizarea și protejarea ecosistemelor
• Facilitarea tranziției către o economie circulară

‍

Aplicații cheie ale IA pentru mediu în 2025

1. Monitorizarea avansată a ecosistemelor

Sistemele de monitorizare a mediului bazate pe IA reprezintă una dintre cele mai promițătoare aplicații. Platforme precum Envirosensing revoluționează monitorizarea despăduririlor prin analiza imaginilor din satelit de înaltă rezoluție combinate cu algoritmi de învățare automată. Aceste sisteme fac posibilă:

• Urmărirea precisă a schimbărilor în acoperirea forestieră
• Identificarea riscurilor de defrișare într-un stadiu incipient
• Automatizarea procesului de due diligence pentru întreprinderile care fac obiectul EUDR

În Italia, Ministerul Mediului a lansat o investiție de 500 de milioane EUR pentru a dezvolta un sistem avansat de monitorizare integrată care utilizează teledetecția aerospațială, senzori in situ și analiza inteligenței artificiale pentru a prezice pericolele hidrogeologice și a identifica infracțiunile împotriva mediului.

‍

2. Predicția și adaptarea la schimbările climatice

Inteligența artificială transformă capacitatea noastră de a prevedea schimbările climatice și de a răspunde la acestea:

• Modele climatice avansate: Algoritmii de învățare profundă îmbunătățesc semnificativ acuratețea predicțiilor climatice prin identificarea unor modele complexe pe care modelele tradiționale nu le-ar putea detecta.
• Sisteme de avertizare timpurie: Platforme precum "Sunny Lives", dezvoltată de IBM și SEEDS, utilizează inteligența artificială pentru a analiza imagini din satelit și a evalua riscurile locale ale pericolelor naturale prin atribuirea de scoruri de risc relativ clădirilor.
• Simularea scenariilor climatice: IA permite simularea diferitelor scenarii de schimbări climatice și evaluarea eficacității strategiilor potențiale de adaptare și atenuare.

3. Optimizarea resurselor energetice

În sectorul energetic, IA conduce la o transformare către sisteme mai eficiente și durabile:

• Rețele inteligente bazate pe inteligență artificială: sisteme inteligente care echilibrează în timp real cererea și oferta de energie, facilitând integrarea energiilor regenerabile.
• Previziuni privind producția de energie regenerabilă: Algoritmi care îmbunătățesc precizia previziunilor privind producția din surse eoliene și solare, reducând nevoia de combustibili fosili de rezervă.
• Eficiență energetică: sisteme de gestionare a energiei bazate pe inteligență artificială care optimizează consumul în clădiri, procese industriale și transport.

4. Gestionarea durabilă a agriculturii

Agricultura de precizie bazată pe IA revoluționează sectorul agricol:

• Monitorizarea stării solului: senzorii IoT combinați cu algoritmi AI analizează sănătatea solului, inclusiv microbiomul, în timp real, permițând intervenții specifice și reducând utilizarea îngrășămintelor.
• Gestionarea optimizată a apei: sisteme AI care determină cu precizie nevoile de irigare, reducând risipa de apă.
• Predicția bolilor culturilor: Algoritmi care identifică potențialele boli într-un stadiu incipient, permițând intervenții preventive și reducând utilizarea pesticidelor.

5. Detectarea și gestionarea poluării

IA îmbunătățește semnificativ capacitatea noastră de a monitoriza și gestiona poluarea:

• Monitorizarea calității aerului: rețelele de senzori IoT combinate cu inteligența artificială analizează în timp real nivelurile poluanților atmosferici din zonele urbane.
• Identificarea surselor de poluare: Algoritmi de viziune computerizată aplicați imaginilor din satelit sau dronelor pentru a identifica sursele ilegale de poluare.
• Optimizarea gestionării deșeurilor: sisteme inteligente care îmbunătățesc separarea și reciclarea deșeurilor prin intermediul roboților conduși de inteligența artificială.

‍

Provocări și considerații etice

În ciuda potențialului său de transformare, punerea în aplicare a IA în scopuri de mediu prezintă, de asemenea, provocări semnificative:

Amprenta de mediu a IA: o analiză comparativă

IA în sine are o amprentă asupra mediului care merită atenție, dar o analiză comparativă cu alte tehnologii și sectoare pune în perspectivă impactul său real.

Conform datelor recente, formarea unui model AI complex precum GPT-3 a consumat aproximativ 1 287 MWh și a produs aproximativ 550 de tone de CO2. Această cifră poate părea ridicată, dar ar trebui comparată cu alte sectoare:

‍

• Transport: Sectorul transporturilor este responsabil pentru aproximativ 26% din emisiile de gaze cu efect de seră din Italia. Un zbor între New York și San Francisco, dus-întors, de 550 de ori, ar produce emisii echivalente cu formarea GPT-3.
• Streaming video: O oră de streaming video produce în medie între 36 și 100 de grame de CO2, conform estimărilor Agenției Internaționale pentru Energie. Având în vedere miliardele de ore de streaming consumate la nivel global, impactul cumulat este considerabil.
• Utilizarea zilnică vs. instruirea: Un studiu recent publicat în Scientific Reports sugerează că, în ciuda costurilor energetice ridicate ale instruirii, inteligența artificială ar putea fi mai eficientă din punct de vedere energetic decât munca umană pentru sarcini complexe, emițând de 130 până la 1 500 de ori mai puțin CO2 pentru prelucrarea complexă a textului.

‍

Rolul surselor de energie durabile pentru centrele de date

Alimentarea cu energie a centrelor de date care găzduiesc sisteme de inteligență artificială reprezintă o provocare crucială pentru durabilitatea mediului. Mai multe soluții energetice apar ca alternative viabile pentru a reduce amprenta de carbon:

‍

1. Energia nucleară pentru centrele de date

Energia nucleară cunoaște o renaștere în contextul centrelor de date datorită "factorului de capacitate" ridicat (capacitatea de a genera energie în mod continuu) și emisiilor reduse de CO2. Potrivit IdTechEx, centrele de date din 2024 au reaprins interesul pentru această sursă de energie prin explorarea diferitelor opțiuni:

• Reactoare modulare mici (SMR): Aceste reactoare compacte promit costuri mai mici și perioade de construcție mai scurte decât centralele nucleare convenționale, datorită proceselor de producție la scară industrială.
• Avantajele energiei nucleare: Cu zero emisii de CO2 în timpul producerii energiei și o densitate energetică ridicată, energia nucleară poate furniza puterea ridicată necesară centrelor de date IA, fără fluctuațiile tipice surselor regenerabile precum energia solară și eoliană.

James Hart, CEO al BCS Consulting, a subliniat că "creșterea exponențială a IA reprezintă o provocare pentru industria centrelor de date" și a subliniat necesitatea unor surse de energie stabile și cu emisii reduse, cum ar fi energia nucleară.

‍

2. Sisteme de cogenerare: eficiență de neegalat

Sistemele de cogenerare sunt una dintre cele mai eficiente soluții pentru alimentarea centrelor de date care găzduiesc sisteme IA, oferind avantaje semnificative față de alte surse de energie:

‍

• Eficiență energetică mai mare: în timp ce producția separată de energie electrică și termică are o eficiență globală de 40-55%, sistemele de cogenerare pot atinge o eficiență extraordinară de 80-90%, recuperând căldura care altfel s-ar pierde și folosind-o în alte scopuri.
• Consum redus de combustibil: cogenerarea necesită cu până la 40% mai puțin combustibil decât generarea separată de energie electrică și termică pentru a obține aceeași cantitate de energie utilă, după cum arată datele furnizate de Departamentul pentru Energie al SUA.
• Reducerea semnificativă a emisiilor de CO2: Datorită eficienței sale superioare, o instalație de cogenerare poate reduce emisiile de gaze cu efect de seră cu până la 30% în comparație cu metodele tradiționale de producere a energiei.
• Aplicație ideală pentru centrele de date: căldura generată de servere poate fi recuperată și utilizată pentru încălzirea clădirilor învecinate sau a altor procese industriale, creând un cerc virtuos al eficienței energetice.
• Independența de rețea și reziliența: Sistemele de cogenerare oferă independență energetică și reziliență sporită, deosebit de valoroase pentru centrele de date care necesită o continuitate garantată a activității.
• Trigenerare: O evoluție avansată a cogenerării care adaugă generarea de energie de răcire (răcire) la generarea de energie electrică și termică, deosebit de avantajoasă pentru centrele de date care au nevoie de sisteme de răcire eficiente.

Cogenerarea reprezintă o punte ideală între tehnologiile energetice convenționale și cele regenerabile, funcționând ca o producție distribuită similară celei fotovoltaice, dar cu avantajul unei funcționări continue independente de condițiile meteorologice. În plus, centralele de cogenerare pot utiliza o varietate de combustibili, inclusiv biogaz și biomasă regenerabilă, deschizând calea către un viitor cu emisii zero.

‍

Conform unui raport al Geoside, "eficiența sporită a procesului de producție a energiei duce la reducerea emisiilor de CO2 și de gaze cu efect de seră, reducând astfel impactul asupra mediului", subliniind rolul crucial al cogenerării în tranziția energetică.

‍

3. Energie solară și alte surse regenerabile de energie

‍

Marile companii de tehnologie investesc masiv în energia regenerabilă:

• Angajamente pentru viitor: Potrivit Business Critical Services Consulting, 90% din energia utilizată de centrele de date va fi regenerabilă până în 2033, iar companii precum Google și Microsoft și-au anunțat deja obiectivul de a utiliza energie fără emisii de carbon 24/7 până în 2030.
• Proiecte solare dedicate: Multe companii de tehnologie construiesc sisteme solare dedicate special pentru a-și alimenta centrele de date, adesea în combinație cu sisteme de stocare a energiei pentru a asigura continuitatea.

Complementaritatea acestor surse de energie este esențială: energia nucleară poate asigura sarcina de bază continuă, în timp ce energiile regenerabile, cum ar fi energia solară, pot acoperi cererea de vârf, sistemele de cogenerare maximizând eficiența generală.

‍

În plus, industria IA face progrese semnificative în reducerea impactului său asupra mediului:

1. Eficiență energetică îmbunătățită: centrele de date își modernizează constant echipamentele pentru a fi mai eficiente din punct de vedere energetic.
2. Adoptarea energiei regenerabile: Multe companii de tehnologie s-au angajat să utilizeze 100% energie regenerabilă pentru a-și alimenta centrele de date.
3. Algoritmi mai eficienți: Cercetarea avansează către algoritmi AI care necesită mai puțină putere de calcul pentru a obține rezultate similare sau mai bune.

‍

Acuratețe și fiabilitate

Calitatea rezultatelor AI depinde în mare măsură de calitatea datelor de intrare. În contextul mediului, în care datele pot fi incomplete sau inexacte, aceasta reprezintă o provocare semnificativă.

‍

Echitate și accesibilitate

Există riscul ca soluțiile bazate pe inteligența artificială pentru mediu să fie accesibile în principal țărilor și organizațiilor cu resurse mai mari, ceea ce ar putea mări decalajul tehnologic existent.

‍

Viitorul IA pentru mediu: către o IA responsabilă

‍

Pentru a maximiza potențialul IA în protecția mediului, este esențial să se adopte o abordare "IA responsabilă" care

• Echilibrarea inovației tehnologice cu durabilitatea mediului
• Asigurarea transparenței și responsabilității în utilizarea IA
• Promovarea colaborării internaționale pentru schimbul de date, resurse și expertiză
• să se asigure că beneficiile IA pentru mediu sunt distribuite echitabil

‍

Întrebări frecvente: Impactul AI asupra mediului

‍

Chiar poluează AI atât de mult pe cât se spune?

Nu, impactul IA asupra mediului este adesea supraestimat în dezbaterile publice. Deși antrenarea modelelor mari de inteligență artificială necesită energie semnificativă, acest impact trebuie comparat cu beneficiile pe care inteligența artificială le poate aduce în ceea ce privește optimizarea energetică, reducerea emisiilor și soluțiile climatice inovatoare. Un studiu realizat în 2021 de Universitatea din Bristol a arătat că multe dintre estimările anterioare ale impactului energetic al IA au fost supraestimate de până la 90 de ori.

‍

De ce impactul IA asupra mediului este atât de supraestimat în dezbaterea publică?

Impactul IA asupra mediului este supraestimat din cauza unei combinații de factori psihologici, economici și sociali. Teama de necunoscut și o anumită tehnofobie alimentează în mod natural atitudinile critice față de această tehnologie emergentă, în timp ce senzaționalismul mediatic amplifică datele alarmiste pentru a genera mai multă implicare. Apoi, există interesele economice ale sectoarelor tradiționale care percep IA ca pe o amenințare concurențială.

‍

Un element-cheie este neconcordanța de percepție: centrele de date sunt structuri fizice vizibile care consumă cantități măsurabile de energie, în timp ce beneficiile de mediu produse de IA (precum optimizarea transportului sau reducerea deșeurilor) sunt difuze și mai puțin tangibile. În plus, centrele de date foarte automatizate creează relativ puține locuri de muncă în comparație cu alte industrii, generând o percepție nefavorabilă a relației dintre impactul lor asupra mediului și beneficiile socioeconomice locale.

‍

De multe ori, IA își atribuie în mod eronat un impact care depinde de fapt de mixul energetic utilizat, când, de fapt, cu un mix energetic eficient, acest impact este redus drastic. În cele din urmă, există aproape întotdeauna o lipsă de context comparativ: amprenta ecologică a IA este rareori comparată cu cea a altor sectoare, cum ar fi transporturile, industria grea sau chiar alte activități digitale cotidiene (streaming video, jocuri online), creând o percepție distorsionată a relevanței sale în imaginea de ansamblu a emisiilor globale.

‍

‍

Cum se compară impactul IA cu alte activități digitale cotidiene?

Amprenta de carbon a IA este comparabilă sau mai mică decât cea a multor activități digitale de zi cu zi. De exemplu, o oră de streaming video de înaltă definiție generează aproximativ 36-100 de grame de CO2, în timp ce o singură inferență a unui model AI poate consuma mai puțină energie decât un om care efectuează aceeași sarcină. Faza de formare este mai intensă, dar este un eveniment punctual în comparație cu utilizarea continuă.

‍

Este utilizarea inteligenței artificiale în scopuri ecologice o contradicție, având în vedere consumul său de energie?

Nu, aceasta nu este o contradicție. Deși inteligența artificială consumă energie, potențialul său de a optimiza eficiența energetică și de a reduce emisiile în diferite sectoare (energie, transport, producție) poate duce la economii de emisii care depășesc în mod semnificativ impactul său direct. Cercetările sugerează că IA ar putea contribui la reducerea emisiilor globale cu până la 10 % până în 2030.

‍

Cum putem reduce impactul AI asupra mediului?

Putem reduce impactul AI asupra mediului prin diverse strategii:

• Dezvoltarea de algoritmi mai eficienți care necesită mai puțină putere de calcul
• Implementarea de hardware specializat pentru inteligența artificială care consumă mai puțină energie
• Adoptarea practicilor de "inteligență artificială ecologică" care echilibrează performanța și consumul de energie
• Promovarea transparenței în companiile tehnologice în ceea ce privește amprenta de carbon a modelelor lor de inteligență artificială

‍ EsteIA mai dăunătoare pentru mediu decât procesele tradiționale pe care le înlocuiește?

Nu, în majoritatea cazurilor, IA este mai eficientă decât procesele tradiționale. De exemplu, în optimizarea transporturilor, inteligența artificială poate reduce emisiile cu până la 10% prin rute mai eficiente și mai puține blocaje în trafic. În agricultură, poate reduce utilizarea apei și a îngrășămintelor cu până la 30 %. Aceste câștiguri de eficiență depășesc, în general, amprenta de carbon a IA în sine.

‍

Concluzii

Inteligența artificială este un instrument puternic și versatil în lupta împotriva schimbărilor climatice și în protecția mediului. În 2025, suntem martorii apariției unor aplicații concrete care au deja un impact pozitiv semnificativ.

‍

Deși inteligența artificială consumă energie, impactul acesteia este comparabil sau mai mic decât cel al multor activități digitale cotidiene, iar potențialul său de a reduce emisiile în alte sectoare depășește cu mult amprenta sa directă de carbon. Este esențial să se compare costurile energetice ale IA cu beneficiile de mediu pe care le poate genera prin optimizare, previziune și gestionarea resurselor.

‍

Pentru a realiza întregul potențial al IA în acest domeniu, este necesară o abordare echilibrată care să ia în considerare nu numai posibilitățile tehnologice, ci și implicațiile etice, sociale și de mediu ale IA.

‍

Viitorul durabilității mediului va depinde din ce în ce mai mult de capacitatea noastră de a integra în mod responsabil inteligența artificială în strategiile de gestionare a mediului, transformând această tehnologie într-un adevărat aliat al planetei.

‍

Surse

1. Grupul Iren. (2025). Artificial intelligence, what is the environmental impact and how to balance sustainability and innovation". https://www.gruppoiren.it/it/everyday/energie-per-domani/2025/intelligenza-artificiale-qual-e-l-impatto-ambientale-e-come-equilibrare-sostenibilita-e-innovazione.html
2. Revista GeoSmart. (2025). "Monitorizarea defrișărilor: revoluția Envirosensing". https://geosmartmagazine.it/2025/02/11/monitoraggio-deforestazione-la-rivoluzione-di-envirosensing/
3. Ministerul Mediului și Securității Energetice. "Investiția 1.1 - Implementarea unui sistem avansat și integrat de monitorizare și prognoză". https://www.mase.gov.it/pagina/investimento-1-1-realizzazione-di-un-sistema-avanzato-ed-integrato-di-monitoraggio-e-0
4. ESG360. (2025). "Inteligența artificială: noi soluții împotriva schimbărilor climatice". https://www.esg360.it/digital-for-esg/intelligenza-artificiale-nuove-soluzioni-contro-il-climate-change/
5. Revista Ecofuture. (2025). "Inteligența artificială: ce beneficii pentru climă și mediu?". https://ecquologia.com/intelligenza-artificiale-quali-vantaggi-per-clima-e-ambiente/
6. Gândiți cu Google. (2024). "Poate inteligența artificială să contribuie la rezolvarea crizei climatice?". https://www.thinkwithgoogle.com/intl/it-it/strategie/marketing-automation/intelligenza-artificiale-cambiamento-climatico/
7. Wastezero. (2024). "Impactul inteligenței artificiale (AI) asupra mediului: cât de mult poluează între consumul de CO2, energie și apă?" . https://www.wastezero.it/impatto-ambientale-intelligenza-artificiale-ai-quanto-inquina/.
8. Agenda digitală. (2024). "Inteligența artificială și schimbările climatice: riscuri și oportunități". https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/intelligenza-artificiale-e-cambiamenti-climatici-rischi-e-opportunita/
9. Agenția Internațională pentru Energie (IEA). "The True Climate Impact of Streaming". https://about.netflix.com/en/news/the-true-climate-impact-of-streaming
10. Breakthrough Fuel. "Inteligența artificială în sectorul transporturilor promovează eficiența și durabilitatea". https://www.breakthroughfuel.com/it/blog/how-will-ai-impact-transportation-3-predictions/
11. GreenPlanner. (2024). "Până în 2033, centrele de date vor utiliza numai energie regenerabilă". https://www.greenplanner.it/2024/09/05/data-center-energia-rinnovabile/
12. GreenPlanner. (2025). "Viitorul energetic al centrelor de date: nuclear, hidrogen și baterii". https://www.greenplanner.it/2025/02/24/data-center-futuro-energetico/
13. ZeroUno. (2023). "The environmental impact factors of data centres ." https://www.zerounoweb.it/techtarget/searchdatacenter/i-fattori-dellimpatto-ambientale-dei-data-center/
14. Nucleare și rațiune. (2024). "Compararea surselor de energie". https://nucleareeragione.org/il-nucleare-a-confronto-con-altre-forme-di-energia/
15. Agenda digitală. (2024). "Digitalul nu este o masă gratuită: cât de mult poluează centrele de date și cum să reducem impactul acestora". https://www.agendadigitale.eu/smart-city/il-digitale-non-e-un-pasto-gratis-quanto-inquinano-i-data-center-e-come-ridurne-limpatto/
16. Sorgenia. (2024). "Cogenerarea energiei: funcționare și beneficii". https://www.sorgenia.it/guida-energia/cogenerazione
17. Viessmann. (2024). "Cogenerarea: avantajele și funcționarea centralelor de cogenerare". https://industriale.viessmann.it/blog/cogeneratore
18. Enel X. (2024). "Industria centrelor de date și sustenabilitatea". https://corporate.enelx.com/en/stories/2021/12/data-center-industry-sustainability
19. Geoside. (2023). "Cogenerarea inteligentă: optimizarea energiei pentru a economisi bani și a contribui la tranziția energetică". https://www.geoside.com/it/risparmio-energetico-cogenerazione-ottimizzazione
20. 2G Energy. (2024). "Cogenerarea: energie eficientă și durabilă". https://2-g.com/en/innovation-knowledge/combined-heat-and-power-generation
21. Cummins Inc. (2021). "Cele trei avantaje principale ale cogenerării". https://www.cummins.com/it/news/2021/08/09/three-key-benefits-cogeneration