La Supply Chain e il cambiamento climatico. Analisi del fenomeno e progettazione report emissioni di CO2 con Python

Prima di addentrarci nel progetto vero e proprio di quest'elaborato, vogliamo dare uno sguardo a quali sono gli utilizzi che si possono ricavare dal Machine Learning rispetto al tema del Cambiamento climatico. I

l Machine Learning può avere un impatto davvero consistente nell'intendere i cambiamenti climatici e prevederli. Attraverso modelli, l'apprendimento automatico è in grado di supportarci rispetto a quelli che possono essere gli scenari e rischi futuri a cui andiamo incontro se non agiamo. Prevedere, mitigare e adattare sono i passaggi fondamentali che dobbiamo affrontare per poter sostenere il progetto di conservazione della biodiversità e contenere l'aumento dei gas serra nell'atmosfera.

Gli scienziati e gli analisti di tutto il mondo hanno accolto l'appello del Segretario Generale dell'ONU Guterres, "l'ora o mai più" tuona rispetto alle ultime simulazioni per le quali siamo purtroppo in ritardo rispetto agli obiettivi ambiziosi che ci si era prefissati.

L'Intelligenza Artificiale a tratti vista come una minaccia, l'industria cinematografica riesce sempre ad acuire i peggiori incubi di una macchina senziente che prende il sopravvento e porta la specie umana all'estinzione, è in realtà un potente alleato. Non possiamo risolvere un problema se non lo vediamo, raccogliere dati è un processo lento, manuale e laborioso, che richiede lo sforzo e il coordinamento di tantissimi soggetti che non avendo abbastanza informazioni non riescono a vedere l'intero quadro.

Per superare questo scoglio Microsoft ad esempio si è posta allo sviluppo, in collaborazione con la piattaforma cloud Azure, di un "computer planetario", lo strumento molto complesso sarà in grado di raccogliere trilioni di dati provenienti da ogni angolo del pianeta, allo scopo di analizzare e gestire le strategie del futuro. "La lotta ai cambiamenti climatici richiede alle organizzazioni di misurare e gestire le risorse naturali che sequestrano l'anidride carbonica, come alberi, praterie e suolo.

Il Planetary Computer combinerà le immagini satellitari con l'intelligenza artificiale per fornire informazioni aggiornate sugli ecosistemi e fornire una piattaforma per sfruttare modelli predittivi per stimare gli stock globali di carbonio e prendere decisioni sull'uso del suolo che influiscono sulla nostra capacità di affrontare i cambiamenti climatici". La missione è chiara e molto ambiziosa ma senza un sistema di ML e AI questo traguardo non può essere raggiunto. Microsoft non è l'unica che mette a disposizione la propria tecnologia.

La NASA insieme all'ESA (European Space Agency) seppure alacremente ricerchino la vita in altri pianeti, per adesso hanno concentrato le proprie energie, volte a sostenere la vita sul nostro Pianeta, nel progetto Multi-Mission Algorithm and Analysis Platform (MAAP). "Il progetto open source inizierà raccogliendo dati sulla biomassa delle foreste, fondamentali per monitorare i cambiamenti climatici poiché assorbono carbonio quando prosperano e rilasciano carbonio quando bruciano o muoiono. Poiché i tipi di foresta variano notevolmente da regione a regione e poiché i dati proverranno da una varietà di fonti, "inclusi strumenti satellitari, Stazione spaziale internazionale e campagne aeree e terrestri", il compito dell'IA è combinare questi dati eterogenei e renderli "interoperabili".

Piuttosto che imporre una singola metrica, presumibilmente universale, in tutto il pianeta, il protocollo di input della NASA e dell'ESA consente alle comunità di ricerca di rimanere diverse, attenendosi ai propri linguaggi e metodi. La piattaforma di intelligenza artificiale basata sul cloud integra quindi i dati in modo analitico per renderli condivisibili a tutti. Ancora più ambiziosamente, questa architettura favorevole agli input incoraggia anche i ricercatori a "sviluppare in modo collaborativo algoritmi e codici" per soddisfare le esigenze specifiche del progetto. Questi nuovi algoritmi andranno in un repository di codice ad accesso aperto. Il programma è progettato per ridurre al minimo le barriere alla partecipazione e garantire che chiunque sia interessato ai dati ambientali possa partecipare, trasformando questa piattaforma in un veicolo per la vigilanza sul campo e l'inventiva. [...]