La carne coltivata è un’innovazione tecnologica che mira a ricreare la struttura muscolare degli animali partendo da un piccolo campione di cellule. Tutto inizia con una biopsia prelevata da un animale vivo: da questo prelievo vengono estratte cellule staminali, ovvero cellule “speciali” in grado di moltiplicarsi rapidamente e trasformarsi in tessuti diversi, come quelli muscolari o grassi.

Queste cellule vengono poi coltivate in laboratorio per crescere e formare tessuti che assomigliano sempre di più alla carne che conosciamo.

Il processo si basa su un “terreno di coltura”, una sorta di miscela nutritiva che fornisce alle cellule tutto ciò di cui hanno bisogno per crescere: nutrienti, ormoni e sostanze chiamate “fattori di crescita”. Ad oggi, però, questa miscela si basa ancora sul siero bovino fetale (FBS), un prodotto ricavato dal sangue di vitelli non nati. Questo rappresenta un problema etico, perché contraddice l’idea di eliminare la macellazione, ma anche pratico, dato che l’FBS è costoso e non adatto per chi segue diete vegane o vegetariane.

Man mano che crescono, le cellule si aggregano naturalmente in minuscoli filamenti chiamati miotubi. Questi filamenti vengono poi posizionati su una struttura porosa che distribuisce i nutrienti in modo uniforme e stimola le cellule con leggere trazioni meccaniche, un po’ come un allenamento per i muscoli. Questo passaggio è essenziale per rendere la carne coltivata più simile, in consistenza e valore nutritivo, alla carne tradizionale.

Uno dei vantaggi di questa tecnologia è che consente di produrre grandi quantità di carne con un impatto molto ridotto sugli animali. Basta un numero minimo di prelievi per generare enormi volumi di prodotto. Tuttavia, l’uso dei derivati da feti di vitelli rimane un ostacolo, oltre che dal punto di vista etico, anche da quello economico. Per questo la ricerca si sforza creare modi di sviluppo alternativi, derivati da ingredienti vegetali, che siano più accessibili, sostenibili e compatibili con chi segue una dieta vegetale.

Un altro elemento cruciale è il controllo delle condizioni di coltura. Le cellule hanno bisogno di un ambiente che riproduca perfettamente quello del corpo di un animale, inclusa la temperatura e la disponibilità di ossigeno. Negli ultimi anni, sono stati fatti grandi progressi per migliorare questi aspetti: ad esempio non c’è più la necessità di antibiotici e fungicidi, il che rende il processo più sicuro e sostenibile.

Superare la dipendenza dall’FBS potrebbe trasformare la carne coltivata in un’alternativa etica, sostenibile ed economicamente accessibile. In un mondo in cui la domanda di proteine è in costante aumento, questa tecnologia potrebbe non solo ridurre la macellazione, ma anche rispondere alle sfide ambientali e sociali di un sistema alimentare globale in continua evoluzione.

Carne coltivata: futuro o illusione?

Nonostante i progressi recenti, come la riduzione dei costi di produzione e lo sviluppo di sistemi di accrescimento alternativi al siero bovino fetale (FBS), questa tecnologia è però ancora in una fase di sviluppo. La priorità in questo momento è migliorare i processi di coltura cellulare, oltre a riprodurre la varietà di carni presenti sul mercato, dunque specie di animali, razze, tagli. Un’altra difficoltà incontrata è quella di ottenere una struttura muscolare complessa paragonabile a quella della carne tradizionale.

Gli effetti sulla salute umana della carne coltivata sono ancora oggetto di studio. Da un lato, essa potrebbe offrire benefici, come ad esempio un maggiore controllo sulla composizione nutrizionale; dall’altro, restano incognite legate ai processi di produzione, come l’uso di stimolanti per la crescita.

Prima di tutto, la ricerca dovrà dunque confermare l’assenza di rischi sia a breve che a lungo termine.

Ad esempio, la coltivazione delle cellule in ambienti controllati potrebbe ridurre il rischio di contaminazioni rispetto alla carne convenzionale. La rapida moltiplicazione cellulare necessaria per la produzione industriale solleva, però, preoccupazioni teoriche riguardo alla potenziale disregolazione cellulare, un fenomeno in cui le cellule perdono il controllo del loro ciclo di crescita e divisione, similmente a quanto accade nelle cellule tumorali.

Sebbene questa sia una preoccupazione teorica e non ci siano attualmente evidenze scientifiche che ne confermino l’impatto, la possibilità della disregolazione cellulare continua a essere un aspetto monitorato e oggetto di studio ai fini di garantire la maggiore sicurezza possibile del prodotto.

Dal punto di vista ambientale, la carne coltivata promette vantaggi rilevanti, come la riduzione dell’uso del suolo rispetto agli allevamenti tradizionali, in particolare quelli di ruminanti. È da valutare però l’impatto sulle emissioni di gas serra: la produzione richiede grandi quantità di energia, spesso derivata da fonti non rinnovabili, il che potrebbe ridimensionare i benefici rispetto alla carne convenzionale. A questo si può ovviare operando una transizione verso fonti di energia rinnovabile, cruciale, come confermano studi recenti, per massimizzare il potenziale ambientale di questo nuovo prodotto.

La carne coltivata dovrà inoltre affrontare la competizione con alternative già consolidate, come i prodotti a base vegetale, ampiamente accettati dai consumatori. Un’altra prova da superare, non minore per importanza, sarà rappresentata dalla percezione del pubblico, che spesso associa i prodotti di laboratorio a qualcosa di “innaturale”, con conseguenti resistenze.

Dal punto di vista etico, la carne coltivata rappresenta un passo avanti notevole, poiché riduce drasticamente il numero di animali coinvolti rispetto agli allevamenti tradizionali. Tuttavia, come vedremo, non elimina completamente la necessità di prelevare cellule da animali.

Resta aperta, inoltre, la questione del riconoscimento religioso della carne coltivata. Le autorità religiose stanno ancora discutendo se essa possa essere considerata Kosher o Halal, cioè conforme alle leggi alimentari ebraiche e islamiche. Queste valutazioni dipendono dall’origine delle cellule, dai metodi di produzione e dalla loro aderenza ai principi religiosi. Sebbene non vi sia ancora un consenso definitivo, l’esito di tali discussioni potrebbe giocare un ruolo decisivo nell’accettazione della carne coltivata all’interno delle comunità che seguono regole alimentari specifiche.

Aumento della popolazione e della domanda cibo

La popolazione mondiale, attualmente pari a circa 8 miliardi di persone, è destinata a superare i 9 miliardi entro il 2050. Secondo le stime della FAO, entro quella data sarà necessario produrre il 70% in più di cibo rispetto ai livelli attuali per soddisfare la crescente domanda. Questo rappresenta un grosso problema: le risorse naturali sono sempre più scarse; la cementificazione e l’inquinamento comportano diminuzione dei terreni coltivabili disponibili; infine c’è l’aspetto non trascurabile dei cambiamenti climatici.

Nonostante una graduale diminuzione del consumo di carne nei paesi sviluppati, a livello globale la domanda è in costante crescita. Questo fenomeno si manifesta in modo particolare nelle economie emergenti, come Cina, India e Russia, dove l’espansione della classe media e il miglioramento delle condizioni economiche alimentano la richiesta di prodotti percepiti come simboli di status, tra cui carne e derivati animali. Questi cambiamenti riflettono un desiderio diffuso di migliorare il tenore di vita attraverso diete più ricche e variegate.

Per affrontare queste sfide – che devono tener conto dell’aumento della popolazione, della sostenibilità ambientale e del benessere degli animali – la ricerca sta sviluppando metodi sempre più efficienti e sostenibili per la produzione di proteine. Tra le possibili soluzioni, la carne coltivata emerge come un’opzione innovativa e promettente.

I suoi sostenitori la descrivono come una scelta sostenibile, capace di ridurre l’impatto ecologico e promuovere il rispetto per il benessere animale e di offrire, dunque, un’alternativa per quei consumatori che aspirano a uno stile di vita più responsabile ed etico.

Sfide tecniche e scientifiche

Gli animali da fattoria producono naturalmente ormoni e fattori di crescita, sostanze fondamentali che regolano lo sviluppo e la crescita dei loro tessuti. Per riprodurre questi processi in laboratorio e ottenere carne coltivata, è necessario aggiungere composti simili al “terreno di coltura”, una sorta di brodo ricco di nutrienti che nutre le cellule.

Ma come si possono produrre questi ormoni e fattori di crescita su scala industriale, in modo efficiente, sostenibile e sicuro per la salute umana? Questa è una delle questioni più importanti per la ricerca.

Creare questi composti non è solo una questione di efficienza produttiva: bisogna cercare di evitare ogni effetto negativo sulla salute a breve e lungo termine. L’uso di biotecnologie avanzate o alternative vegetali per produrre questi nutrienti in modo sostenibile sono strade considerate valide da percorrere in tal senso, ma ogni soluzione deve passare test rigorosi per garantire sicurezza e affidabilità.

La carne tradizionale presenta poi micronutrienti essenziali, come la vitamina B12 e il ferro, e, quindi, la carne coltivata deve essere “arricchita” in tal senso, per non perdere il valore nutrizionale del prodotto. La biodisponibilità di questi nutrienti nella carne coltivata potrebbe differire da quella naturale, e, oltretutto, ottenere un alimento davvero competitivo rispetto alla carne tradizionale, sarà necessario garantire che questi micronutrienti siano non solo presenti, ma anche assimilabili dal corpo umano.

Il passo ulteriore da fare nella ricerca è forse ancora più complesso, e riguarda la creazione di pezzi di carne più simili alle bistecche tradizionali.

Attualmente, produrre tessuti spessi e strutturati in laboratorio è estremamente difficile. Nei muscoli degli animali, l’ossigeno e i nutrienti arrivano a tutte le cellule grazie ai vasi sanguigni, ma replicare questo sistema naturale in laboratorio è un’impresa tecnologica a cui non si è trovato soluzione. Senza un’adeguata ossigenazione delle cellule più interne, ottenere pezzi di carne coltivata spessi e di alta qualità rimane un obiettivo lontano.

Alcuni passi in avanti sono stati registrati negli ultimi tempi: tecniche di accrescimento non di origine animale e più economici sono in fase di sviluppo, e alcune aziende testano materiali innovativi per imitare i vasi sanguigni nei tessuti coltivati. Inoltre, nuove tecniche di bioprinting – che usano stampanti 3D per costruire strati di cellule – promettono di avvicinarsi sempre più alla consistenza e alla forma della carne tradizionale.

Nel frattempo, la carne coltivata potrebbe trovare il suo spazio iniziale in prodotti più semplici, come hamburger o carne macinata, dove la complessità strutturale è meno importante. Con questi primi passi, il settore potrebbe guadagnare la fiducia dei consumatori e raccogliere fondi per superare le prove più ambiziose, come, banalmente, una bistecca coltivata identica a quella naturale.

Confronto dell’impatto ambientale con l’agricoltura convenzionale

La carne coltivata viene spesso descritta come una soluzione rivoluzionaria per ridurre l’impatto ambientale dell’allevamento tradizionale. Produrre carne senza allevare animali, con meno consumo di acqua, terra e risorse, suona come un sogno per molti.

Ma è davvero così semplice? Non proprio.

Un confronto tra carne coltivata e allevamento tradizionale rivela che entrambe hanno pro e contro.

Partiamo dal metano, uno dei principali gas serra. I ruminanti, come mucche e pecore, lo producono durante la digestione. Il metano è un gas potente, ma ha un ciclo di vita breve: rimane nell’atmosfera per circa 10 anni. Eliminare gli allevamenti significherebbe ridurre questa emissione: un bel vantaggio per il pianeta.

Ma ci sono altre emissioni legate agli allevamenti, come la CO₂, prodotta dall’uso di combustibili fossili, e il protossido di azoto, associato ai fertilizzanti. E queste non spariscono così velocemente: la CO₂, ad esempio, resta nell’atmosfera per secoli.

La carne coltivata, invece, non produce metano, ma richiede energia – tanta energia. I bioreattori, che sono come incubatori per le cellule, hanno bisogno di essere alimentati e mantenuti a temperature costanti e controllate. Se questa energia proviene da fonti non rinnovabili, il bilancio ambientale potrebbe non essere così favorevole.

Alcuni studi, come quello condotto da John Lynch, ricercatore dell’Università di Oxford ed esperto di impatti climatici nel settore alimentare, suggeriscono che nel breve termine la carne coltivata potrebbe ridurre il riscaldamento globale grazie all’eliminazione del metano. Ma, nel lungo periodo, se si continua a usare energia non sostenibile, il suo impatto ambientale potrebbe addirittura superare quello degli allevamenti.

E poi c’è la questione dell’acqua. Avrai forse sentito dire che servono 15.000 litri di acqua per produrre un chilo di carne bovina. Questo numero include tutto: dall’acqua per coltivare il cibo degli animali a quella per abbeverarli e pulire le stalle. Se guardiamo solo l’acqua direttamente usata per l’animale, parliamo di circa 550-700 litri per chilo. La carne coltivata, invece, richiede al momento tra 1.500 e 2.000 litri per chilo, principalmente per i processi industriali, come la preparazione della piattaforma da cui prenderà il via la coltivazione della carne.

Ma questi numeri possono cambiare, soprattutto con nuove tecnologie.

E cosa dire della terra? La carne coltivata non ha bisogno di pascoli o campi per il mangime, liberando potenzialmente enormi quantità di terreno. Ma il vero vantaggio dipende da come verrà utilizzata questa terra. Immagina se fosse destinata alla riforestazione: l’impatto positivo sarebbe enorme. Ma se questi spazi venissero sfruttati male, il beneficio si ridurrebbe notevolmente.

In definitiva, sia la carne coltivata che l’allevamento tradizionale hanno punti di forza e debolezze. Tutto dipenderà da come saranno sviluppate e ottimizzate le tecnologie. Un futuro ideale potrebbe combinare il meglio di entrambi: carne coltivata prodotta con energia rinnovabile, terre liberate dagli allevamenti trasformate in foreste o usate per coltivare cibo per le persone.

Ma per ora, la carne coltivata e quella tradizionale sembrano destinate a convivere ancora per molti anni. Se vogliamo un sistema alimentare davvero sostenibile, sarà necessario lavorare su entrambe le opzioni, senza dimenticare innovazione, efficienza e rispetto per l’ambiente.

Confronto tra benessere animale e agricoltura convenzionale

Il benessere animale è un tema sempre più al centro dell’attenzione, soprattutto nei paesi occidentali, dove cresce la sensibilità verso le implicazioni etiche e ambientali delle pratiche alimentari. Mark Post, farmacologo olandese e professore di fisiologia vascolare all’Università di Maastricht, ha aperto una strada rivoluzionaria nel 2013, presentando al mondo il primo hamburger realizzato con carne coltivata in laboratorio.

Questa tecnologia è spesso definita “carne senza vittime”, perché riduce in modo drastico il numero di animali macellati. Tuttavia, è importante sottolineare che il processo non elimina del tutto l’uso degli animali: per coltivare la carne, è necessario prelevare cellule staminali da animali vivi, e quindi resta un legame, anche se ridotto, con l’allevamento tradizionale.

Oggi le maggiori preoccupazioni per il benessere animale si concentrano sugli allevamenti intensivi, dove bovini, suini e pollame vengono allevati in condizioni di forte stress, con una densità elevata e spazi ridotti. Questi sistemi, oltre a sollevare gravi questioni etiche, rappresentano un pericolo per la salute globale. Gli allevamenti intensivi sono infatti un terreno fertile per la diffusione di epidemie: l’elevata concentrazione di animali e l’uso massiccio di antibiotici creano l’ambiente ideale per lo sviluppo e la trasmissione di patogeni, con il rischio di spillover, cioè il passaggio di malattie dagli animali agli esseri umani. Epidemie come l’influenza aviaria o la peste suina africana trovano spesso origine o diffusione in questi contesti.

Dal punto di vista economico, gli allevamenti intensivi esercitano una forte pressione sui piccoli agricoltori, che faticano a competere con i prezzi bassi e la produzione di massa. Questo squilibrio ha portato al declino di molte aziende familiari, con il risultato che il tessuto sociale ed economico delle aree rurali risulta fortemente impoverito.

Il passaggio dalla carne tradizionale a quella coltivata non è tuttavia privo di criticità. Il bestiame non fornisce solo carne: produce latte, uova, lana, cuoio e altre risorse che questa nuova tecnologia non può ancora sostituire. Inoltre, per molte comunità rurali, gli animali sono una risorsa essenziale per il reddito e la sopravvivenza: le economie locali e pratiche agricole radicate nella cultura e nella storia si basano molto sull’allevamento.

L’allevamento è infatti molto più di una semplice attività economica: è parte integrante dell’identità culturale di molte regioni. Tradizioni come la transumanza o la produzione di formaggi tipici non sono solo processi produttivi, ma espressioni di un legame profondo con il territorio e gli animali. Una transizione esclusiva verso la carne coltivata potrebbe minacciare questi equilibri culturali ed economici, con conseguenze difficili da prevedere.

La carne coltivata rappresenta una straordinaria opportunità per migliorare il benessere animale e ridurre gli impatti ambientali, ma non è una panacea. Un futuro più sostenibile richiede un approccio integrato, capace di unire i benefici della tecnologia con pratiche di allevamento sostenibili. Solo armonizzando progresso e tradizione possiamo garantire un sistema alimentare che sia etico, sicuro e rispettoso delle persone, degli animali e dell’ambiente.

Il ruolo ambientale del bestiame: un equilibrio complesso

Gli animali da allevamento possono giocare un ruolo importante nella salute del suolo e nei cicli naturali, ma tutto dipende da come vengono gestiti. Ad esempio, il letame, se utilizzato con criterio, è una risorsa preziosa: arricchisce il terreno con materia organica e aiuta a intrappolare il carbonio nel suolo, riducendo la quantità di gas serra nell’atmosfera. Questo processo funziona particolarmente bene in sistemi agricoli rigenerativi, dove il bestiame è parte di una strategia che punta a rendere i campi più fertili e sostenibili.

Tuttavia, c’è un rovescio della medaglia. Se non viene gestito in modo corretto, il letame può trasformarsi in un problema ambientale. Invece di contribuire al benessere del terreno, può emettere metano (CH₄) e protossido di azoto (N₂O), due gas serra molto inquinanti che peggiorano l’impatto ambientale degli allevamenti.

Con una gestione etica e attenta, come il compostaggio aerobico o l’uso di biodigestori, è possibile ridurre fino al 95% delle emissioni di metano e ottenere tagli abbastanza rilevanti anche per il protossido di azoto, con riduzioni che possono arrivare al 30-50%. Quindi, il modo in cui trattiamo questi rifiuti naturali fa davvero la differenza tra un allevamento sostenibile e uno che danneggia il pianeta.

Va detto che circa 1,3 miliardi di ettari di terra destinati al bestiame corrispondono poi a terreni non adatti all’agricoltura. In queste aree, il bestiame svolge un ruolo fondamentale, poiché consente di ricavare alimenti da appezzamenti altrimenti improduttivi.

Tuttavia, è opportuno considerare che una parte di questi pascoli potrebbe essere ripristinata come ecosistemi naturali, come foreste o praterie, con potenziali benefici ambientali superiori rispetto al loro uso zootecnico, in termini di biodiversità e sequestro del carbonio.

Questa opportunità evidenzia la necessità di valutare attentamente il miglior uso di tali territori. La scelta tra conservare il bestiame su questi terreni o ripristinarli come habitat naturali rappresenta una delle tante decisioni complesse che influenzano l’impatto ambientale del bestiame.

La legislazione sulla carne coltivata nel mondo

La carne coltivata sta rivoluzionando il settore alimentare: per la prima volta abbiamo sviluppato un modo di produrre carne senza allevare animali interi e senza le enormi risorse richieste dagli allevamenti tradizionali. È una tecnologia che potrebbe cambiare il nostro rapporto con il cibo, ma c’è un grosso ostacolo da superare: la regolamentazione. In ogni angolo del mondo, le regole per la carne coltivata raccontano storie diverse, fatte di innovazione, resistenze e approcci unici.

In Europa, la carne coltivata rientra nella categoria dei cosiddetti “novel food”, cioè alimenti che non venivano consumati in modo abituale, se non mai, prima del 1997. Per portarla sul mercato, i produttori devono sottoporre i loro prodotti a rigorosi controlli di sicurezza, affidati all’Autorità Europea per la Sicurezza Alimentare (EFSA). Solo dopo il via libera scientifico, la Commissione Europea può autorizzarne la vendita. Al momento, però, nessuna carne coltivata è disponibile nei supermercati europei, dato che i processi di valutazione sono ancora in corso.

In Italia, la situazione è particolare. Nel novembre 2023, il governo ha approvato una legge che vieta la produzione e la vendita di carne coltivata. Questa decisione ha suscitato un acceso dibattito. Da un lato, i sostenitori del divieto ritengono che sia una protezione per le filiere tradizionali; dall’altro, chi crede nell’innovazione parla di un’occasione sprecata per un settore in crescita. La Commissione Europea, pur archiviando un’indagine sulla norma italiana, resta attenta a come questa scelta si integra con le regole comuni dell’Unione.

Negli Stati Uniti, invece, si respira un’aria diversa. Nel 2023 è stata approvata la vendita di carne di pollo coltivata, un passo storico per due aziende pioniere del settore, Upside Foods e Good Meat. Ma non tutti gli stati federali americani sono entusiasti. La Florida e l’Alabama hanno già messo al bando questi prodotti, mentre altri stati, come il Texas, stanno valutando normative restrittive. La situazione statunitense, per la sua natura federale, è un misto di opportunità per l’innovazione e protezionismo per le industrie tradizionali. Nonostante ciò, gli USA restano uno dei mercati più dinamici, e si prevede che presto altre carni coltivate entreranno in commercio.

Un altro punto caldo è Israele, che nel gennaio 2024 ha dato l’autorizzazione alla vendita di carne bovina coltivata prodotta da Aleph Farms. Questo traguardo posiziona Israele come uno dei leader globali nel settore, un paese che continua a investire massicciamente in tecnologia alimentare.

Singapore già dal 2020 ha aperto le porte alla carne coltivata ed è così diventato il primo paese al mondo a regolamentare e vendere questi prodotti. Il piccolo stato asiatico è un modello di come innovazione e legislazione possano andare di pari passo.

In Cina, il governo ha incluso la carne coltivata tra le tecnologie strategiche del suo Piano Agricolo Quinquennale del 2022. Questo dimostra l’interesse del gigante asiatico per una produzione alimentare più sicura e sostenibile. Tuttavia, mancano ancora norme chiare per permettere la commercializzazione, e i consumatori cinesi dovranno aspettare.

In Russia, il panorama normativo è ancora più incerto. Non esistono regole specifiche per la carne coltivata, e la legislazione alimentare attuale si concentra su prodotti convenzionali. Questo vuoto normativo rallenta lo sviluppo del settore.

Questi esempi mostrano quanto siano diverse le strade intraprese dai vari paesi. In Europa, tutto procede lentamente, con un focus su sicurezza e regolamentazioni dettagliate. Negli USA, si oscilla tra stati progressisti e conservatori. Singapore e Israele guidano l’innovazione, mentre la Cina osserva con attenzione per non rimanere indietro. In tutto questo, il futuro della carne coltivata dipenderà dalla capacità di bilanciare innovazione, sicurezza alimentare e valori culturali.

La percezione dei consumatori

La carne coltivata è un’idea che suscita curiosità ma anche qualche perplessità. Il modo in cui viene percepita dipende molto da come la si presenta. Chiamarla “carne coltivata” suona già meglio rispetto a espressioni più tecniche come “carne in vitro” o “carne sintetica”, che evocano laboratori e artificiosità. Termini come “carne pulita”, invece, sembrano funzionare meglio, perché mettono in luce i vantaggi etici e ambientali e abbattono gli scetticismi per quella sensazione di qualcosa di innaturale. Eppure, il solo nome non basta per conquistare il pubblico.

La trasparenza gioca un ruolo cruciale, ma a volte può rivelarsi un’arma a doppio taglio. Raccontare in dettaglio come funziona il processo tecnologico dietro la carne coltivata – con bioreattori, piattaforme di accrescimento e cellule staminali – può suscitare dubbi o preoccupazioni sulla “naturalità” del prodotto. Paradossalmente, spiegare troppo può rafforzare l’impressione di artificialità che porterebbe alcuni consumatori a preferire ancora la carne tradizionale. Questo dimostra quanto sia fondamentale non solo cosa si comunica, ma anche come.

Molti consumatori reagiscono inizialmente con una certa diffidenza. Disgusto e paura dell’ignoto sono reazioni comuni, spesso alimentate da incertezze sulla sicurezza o dalla percezione di un prodotto “innaturale”. Tuttavia, quando si riflette sui vantaggi globali, come la riduzione dell’impatto ambientale e il rispetto per gli animali, cresce la disponibilità a considerare la carne coltivata come un’alternativa valida. Tuttavia, regole chiare e rigorosi controlli sono essenziali per rafforzare la fiducia.

L’approccio verso la carne coltivata varia notevolmente da paese a paese, con differenze marcate tra governi e istituzioni. Negli Stati Uniti, come già detto, il governo ha già autorizzato la vendita di alcuni prodotti di carne coltivata, indice di una posizione più favorevole e di un’apertura verso l’innovazione. In Cina, la carne coltivata è stata inclusa nei piani strategici governativi come tecnologia agricola di punta. L’India, con il suo rapido sviluppo nel settore alimentare sostenibile, sta dimostrando un interesse crescente per questa alternativa. In questi paesi, la spinta istituzionale si traduce in un ambiente più propizio per la diffusione della carne coltivata.

In Europa, invece, le istituzioni legislative adottano un approccio più prudente. La rigorosa normativa europea richiede valutazioni dettagliate e lunghe procedure di approvazione per i nuovi alimenti. Questo atteggiamento può influenzare la velocità di diffusione della carne coltivata, ma non riflette necessariamente una resistenza intrinseca da parte dei consumatori, che mostrano un crescente interesse per alternative sostenibili.

Per conquistare davvero il pubblico, è necessario costruire fiducia con una comunicazione chiara e onesta. Enfatizzare i benefici, come l’aspetto etico e sostenibile, è più efficace che concentrarsi sui dettagli tecnici. Un marketing ben studiato, che rispetti le differenze culturali e parli il linguaggio dei consumatori, può fare la differenza.

La carne coltivata ha il potenziale per rivoluzionare il nostro sistema alimentare, ma il futuro dipenderà molto da come verrà presentata. Se si riuscirà a rispondere alle preoccupazioni dei consumatori e a comunicare con efficacia i vantaggi – dalla sostenibilità all’innovazione – la carne coltivata potrebbe diventare un pilastro fondamentale del nostro futuro alimentare.

Prospettive future

Nonostante le difficoltà tecnologiche ancora da superare, infatti, la carne coltivata si presenta come una prospettiva rivoluzionaria. I suoi sostenitori la considerano un’alternativa sostenibile, con basso impatto ambientale e maggiore attenzione al benessere degli animali, senza sacrificare la qualità della carne tradizionale.

Per rendere questa tecnologia disponibile su larga scala, sarà cruciale affrontare e superare alcuni problemi fondamentali: la riduzione dei costi di produzione, lo sviluppo di sistemi di accrescimento più accessibili ed etici e la replicazione fedele delle caratteristiche sensoriali e nutrizionali della carne convenzionale.

Su questi punti il settore continua a investire intensamente in ricerca e innovazione, per rendere concreto quello che oggi appare come un progetto pioneristico e per dare maggiore disponibilità alimentare, con un occhio all’etica e all’ambiente, a un’umanità in costante crescita.

Fonti:

1. FAO (Organizzazione delle Nazioni Unite per l’Alimentazione e l’Agricoltura). (n.d.). FAO – Livestock’s long shadow: Environmental issues and options. https://www.fao.org
2. OMS (Organizzazione Mondiale della Sanità). (n.d.). Food Safety and Quality: Emerging Risks and Global Solutions. World Health Organization. https://www.who.int
3. Alimentando.info. (2023, February 9). Carne cellulare: FAO e OMS individuano 53 potenziali rischi. Alimentando.info. Retrieved from https://www.alimentando.info
4. ScienceDirect. (2023). Emerging challenges in cellular agriculture and meat production. ScienceDirect. https://www.sciencedirect.com
5. Journal of Food Science. (2022). Safety and regulatory concerns of lab-grown meat: a review. Journal of Food Science, 87(1), 35-44. https://www.foodscience.org

di Alice Salvatore

I tetti verdi non sono una trovata moderna, ma una soluzione antica che fonde bellezza e praticità. Gli iconici giardini pensili di Babilonia, attribuiti al re Nabucodonosor II intorno al 590 a.C., sono probabilmente l’esempio più affascinante di coperture vegetali dell’antichità.

Pur rimanendo avvolti nel mistero e nel dibattito storico, queste meraviglie sono celebrate nei testi di autori come Strabone e Quinto Curzio Rufo, che li descrivono come vere oasi sopraelevate, adornate da alberi e piante alimentati da un ingegnoso sistema di irrigazione. Non a caso, i giardini figuravano tra le sette meraviglie del mondo antico, incarnando il potere, l’estro e la genialità dell’ingegneria babilonese.

Il sistema idraulico che rendeva possibile tale prodigio potrebbe aver utilizzato le viti di Archimede o reti di canali multipli per sollevare l’acqua dal fiume Eufrate, garantendo terrazze lussureggianti anche nel clima torrido della Mesopotamia.

Un trionfo della tecnica, che non solo alimentava la vegetazione ma gettava le basi per una relazione visionaria tra natura e architettura. Nonostante la loro funzione principalmente celebrativa, i giardini pensili sono oggi considerati una sorta di precursore simbolico dei tetti verdi moderni.

I tetti erbosi: la risposta nordica ai rigori dell’inverno

Avanzando nei secoli, i tetti erbosi fecero la loro comparsa nelle fredde regioni del nord Europa, come Norvegia e Islanda, e in altre aree montane e rurali come le Alpi. Tra l’VIII e l’XI secolo, le popolazioni nordiche perfezionarono la tecnica di costruzione per affrontare i rigidi inverni: uno strato di corteccia di betulla sormontato da zolle di terra e vegetazione garantiva isolamento termico e acustico.

Durante l’inverno, il calore si disperdeva meno, mentre in estate gli interni rimanevano freschi grazie alla capacità della vegetazione di riflettere il calore e rinfrescare attraverso l’evapotraspirazione, ovvero il processo con cui piante e terreno rilasciano acqua nell’atmosfera sotto forma di vapore.

Non era solo una questione di comfort: la copertura erbosa proteggeva anche le strutture in legno dall’umidità, allungandone la vita. Le tipiche “turf houses” islandesi, ad esempio, combinavano fondamenta in pietra e strutture in legno ricoperte da blocchi di torba che creavano un manto erboso spesso e isolante. Oltre a resistere alle intemperie, queste case si armonizzavano con il paesaggio naturale, utilizzando materiali locali come pietre, legno e torba.

Anche nelle Alpi svizzere e austriache i tetti erbosi erano una scelta comune. Qui, oltre a garantire protezione termica, contribuivano alla stabilità del terreno in zone collinari, prevenendo frane e smottamenti. Un esempio straordinario di adattamento dell’architettura alle esigenze del territorio.

Isolamento naturale e sostenibilità: un’eredità riscoperta

La combinazione di terra, erba e neve era un isolamento naturale eccezionale, un’intuizione che anticipava di secoli le moderne tecnologie di risparmio energetico. La vegetazione non solo schermava dal calore estivo, ma, attraverso il processo di evapotraspirazione, contribuiva al raffreddamento naturale degli ambienti.

Questi tetti erano quindi una soluzione straordinaria, semplice e perfetta per rispondere alle sfide climatiche dell’epoca.

Con l’avvento del XIX secolo, i tetti erbosi lasciarono progressivamente il posto a materiali industriali, ma nel XX secolo sono stati riscoperti sia per il loro valore storico sia per il loro ruolo principe nella sostenibilità.

Non si tratta solo di un omaggio al passato, ma di una scelta consapevole per affrontare le esigenze climatiche ed energetiche del presente. Da simbolo di ingegno millenario a emblema di sostenibilità, i tetti verdi continuano a ispirare, dimostrando che la natura è un’alleata preziosa dell’architettura.

Dai tetti erbosi alla moderna efficienza energetica

Già nel XX secolo, il celeberrimo Le Corbusier nericonobbe il potenziale, inserendo tetti-giardino nelle sue visionarie “unità di abitazione”. Non si trattava di semplici dettagli estetici, ma di un passo deciso verso edifici più efficienti e vivibili. Per Le Corbusier, lo strato di terreno dei tetti verdi offriva isolamento termico e acustico, anticipando la moderna idea di resilienza e sostenibilità. Ma oggi sappiamo che i benefici vanno ben oltre il comfort abitativo, impattando positivamente sull’intero ambiente urbano.

Il cuore dei tetti verdi: tecnologia al servizio della natura

I tetti verdi contemporanei sono autentiche opere di ingegneria ambientale. La loro struttura stratificata integra diversi elementi per ottenere un mix di vantaggi termici, idrici e ambientali.

Lo strato superficiale, composto da piante selezionate in base al tipo di tetto, si sviluppa su un substrato di terreno progettato per sostenere la vegetazione e migliorare l’isolamento.

Al di sotto, un sistema drenante gestisce il deflusso delle acque piovane, mentre una membrana impermeabile protegge l’edificio da infiltrazioni. Il risultato? Un tetto che non solo isola, ma diventa una soluzione attiva per il risparmio energetico e la sostenibilità.

Durante l’inverno, la combinazione di terra e piante riduce la dispersione di calore, diminuendo i consumi per il riscaldamento.

Nei mesi estivi, il processo di evapotraspirazione — il rilascio di vapore acqueo da parte delle piante e del terreno — contribuisce a raffreddare l’aria circostante, rendendo gli interni più freschi. La vegetazione gioca un altro ruolo cruciale: migliora l’albedo, ovvero la capacità di una superficie di riflettere la luce e il calore.

Rispetto ai tetti tradizionali, spesso scuri e altamente assorbenti, i tetti verdi riflettono una parte significativa della radiazione solare, mantenendo temperature superficiali più basse. Secondo studi dell’ENEA (“l’Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile), un tetto verde può ridurre la trasmittanza termica — ovvero il passaggio di calore attraverso una superficie — di oltre il 47% rispetto a una copertura tradizionale.

Comfort urbano e risparmio energetico

Un tetto verde può risultare fino a 20-40°C più fresco rispetto a una copertura tradizionale, trasformandosi in un alleato prezioso per migliorare il comfort degli ambienti interni.

Tuttavia, i vantaggi non si fermano ai singoli edifici: la diffusione dei tetti verdi nelle aree urbane è in grado di abbassare la temperatura dell’aria circostante di 1-3°C, estendendo i benefici alle zone limitrofe per decine di metri.

Questo effetto è particolarmente significativo nei centri densamente popolati, dove il cosiddetto fenomeno dell’isola di calore amplifica il disagio estivo, rendendo il clima soffocante e poco sostenibile.

L’isola di calore urbano è generata dalle superfici scure e impermeabili – come cemento, asfalto e coperture tradizionali – che accumulano calore durante il giorno per rilasciarlo lentamente, soprattutto nelle ore notturne. La scarsa presenza di vegetazione e la riduzione delle superfici permeabili, tipiche degli ambienti cittadini, impediscono il naturale raffrescamento fornito dall’evapotraspirazione.

Il risultato è un circolo vizioso: città più calde, meno vivibili e caratterizzate da un elevato consumo di energia per il raffrescamento. I tetti verdi interrompono questa dinamica, offrendo una soluzione naturale ed efficace per riportare freschezza e vivibilità agli spazi urbani.

Tetti estensivi e tetti intensivi, le due principali categorie di tetti verdi

Le diverse tipologie di tetti verdi rispondono a esigenze specifiche, offrendo soluzioni versatili e innovative. I tetti estensivi, caratterizzati da substrati leggeri e piante robuste come il sedum, rappresentano un’opzione perfetta per edifici con limitazioni strutturali o budget contenuti, senza rinunciare ai benefici ambientali.

I tetti intensivi, invece, trasformano le coperture in veri e propri giardini pensili, arricchiti da arbusti e piccoli alberi. Questa vegetazione più rigogliosa non solo aggiunge valore estetico, ma garantisce anche una maggiore capacità di raffrescamento, grazie al volume vegetale più consistente che amplifica il potere di regolazione termica.

Gestione idrica: quando il tetto fa da serbatoio

Un altro punto di forza dei tetti verdi è la loro capacità di gestire le acque piovane. Trattenendo una parte significativa delle precipitazioni, riducono il deflusso di superficie, alleggerendo le infrastrutture fognarie e prevenendo allagamenti.

Questo aspetto è cruciale soprattutto in un’epoca in cui gli eventi meteorologici estremi, come le piogge torrenziali, sono sempre più frequenti. Le varianti più evolute, come i tetti blu-verdi, portano questa funzione a un livello superiore: integrano sistemi tecnologici per accumulare l’acqua piovana e riutilizzarla.

Con una capacità di trattenere fino al 90% delle precipitazioni durante gli eventi moderati, i tetti blu-verdi permettono di rilasciare l’acqua in modo controllato e graduale, prevenendo sovraccarichi e allagamenti. Inoltre, l’acqua immagazzinata può essere destinata a diversi usi come l’irrigazione o sistemi di raffrescamento evaporativo, migliorando ulteriormente la sostenibilità dell’edificio e della città.

Un’alternativa possibile: i tetti freddi, o riflettenti

I tetti riflettenti, noti anche come cool roofs, sono soluzioni innovative che sfidano il sole: progettati per riflettere la maggior parte della radiazione solare e dissipare il calore, si rivelano anch’essi un’arma vincente contro il caldo.

In climi torridi, riducono il consumo energetico per il raffrescamento e contribuiscono a mitigare l’effetto “isola di calore” che soffoca le città. Inoltre, richiedono normalmente un budget inferiore per l’installazione e poca manutenzione. Ma non è tutto oro quel che luccica.

In climi più freschi o temperati, i tetti freddi possono giocare a sfavore: riflettendo il calore anche in inverno, aumentano i costi di riscaldamento e non offrono l’isolamento naturale che solo un tetto verde può garantire. I tetti verdi, infatti, grazie alla vegetazione, mantengono gli ambienti più freschi d’estate e più caldi d’inverno, creando un microclima ideale tutto l’anno. La scelta dipende dunque dal clima e dalle necessità dell’edificio.

Tetti verdi e fotovoltaico: una sinergia che sorprende

L’integrazione fra tetti verdi e pannelli fotovoltaici offre un’interessante sinergia capace di valorizzare entrambi i sistemi in modo inatteso. I tetti verdi, grazie alla loro capacità di ridurre le temperature superficiali creano un microclima più fresco che migliora il rendimento dei pannelli fotovoltaici.

Questi ultimi, pur essendo progettati per catturare la luce solare, vedono spesso ridursi la propria efficienza a causa del surriscaldamento: un effetto paradossale legato alla loro stessa funzione. La presenza del tetto verde, non solo incrementa la produzione energetica rendendo i pannelli efficienti in maniera costante, ma contribuisce anche a preservarne i materiali, riducendone il degrado termico e prolungandone la durata.

Parallelamente, i pannelli fotovoltaici forniscono ombreggiamento alla vegetazione sottostante, favorendone la crescita e aumentando la resilienza del tetto verde. 

Una soluzione versatile per le città del futuro

I tetti verdi offrono un’ampia gamma di servizi ecosistemici che arricchiscono la qualità della vita urbana, coniugando efficienza, sostenibilità e benessere.

Creano habitat sicuri per piante, insetti impollinatori come api e farfalle, e persino uccelli, favorendo il ripristino di ecosistemi frammentati e rafforzando la biodiversità in contesti urbani spesso privi di spazi verdi.

Allo stesso tempo, purificano l’aria, catturando anidride carbonica e polveri sottili, contribuendo così a un ambiente più sano e respirabile. La loro struttura, inoltre, funge da barriera naturale contro l’inquinamento acustico, riducendo significativamente il rumore nelle aree ad alta densità abitativa.

Con questa straordinaria capacità di integrare natura e tecnologia, i tetti verdi si affermano come strumenti fondamentali per trasformare le città in spazi più vivibili, dove la sostenibilità non è solo un obiettivo, ma una realtà tangibile.

Potenti alleati contro il caro bollette: i benefici economici

Immaginiamo un tetto che oltre a ripararci dalle intemperie, a raffrescare e purificare l’aria intorno a noi, ad essere un valore aggiunto di bellezza nella nostra città, ci aiuta anche a ridurre le bollette e a vivere meglio. I tetti verdi sono alleati perfetti contro il caro energia. Pensiamo a quanto sarebbe piacevole avere una casa fresca d’estate e accogliente d’inverno, senza che la bolletta ci faccia sobbalzare.

E i vantaggi economici non finiscono qui, perché i tetti verdi non solo riducono i costi, ma aggiungono valore immobiliare agli edifici, migliorandone l’efficienza energetica e, con un po’  di pazienza, restituiscono l’investimento iniziale profondendo ulteriori benefici economici negli anni a venire.

È un’unione perfetta tra comfort, sostenibilità e risparmio, capace di trasformare uno spazio abitativo in una risorsa strategica per affrontare le sfide quotidiane e costruire un futuro più solido. Ma vediamo i numeri.

In una tipica abitazione di 100 metri quadrati situata in un clima temperato, il risparmio energetico estivo può raggiungere il 30%, con una riduzione del carico termico fino al 26%, grazie alla combinazione di ombreggiamento naturale ed evapotraspirazione. Che si traduce in temperature estive interne più fresche di 2-3 gradi.

Anche in inverno i tetti verdi giocano un ruolo cruciale, poiché limitano la dispersione di calore, i costi di riscaldamento si riducono tra il 10% e il 25%, con risultati più marcati nei sistemi di tetti verdi intensivi, dotati di substrati spessi e vegetazione rigogliosa.

Una scelta versatile e sostenibile

I tetti verdi si adattano a un’ampia gamma di contesti e necessità. In edifici con isolamento termico carente, rappresentano una soluzione efficace per ridurre le dispersioni, mentre in costruzioni già efficienti offrono un valore aggiunto in termini di sostenibilità.

La loro versatilità li rende particolarmente utili sia in climi temperati che freddi, dove massimizzano il comfort interno. Oltre a vantaggi energetici, integrano eleganza architettonica e innovazione tecnologica, promuovendo un equilibrio armonioso tra efficienza e rispetto ambientale.

Risparmio e ritorno sull’investimento

In uno scenario ipotetico di un’abitazione che sorge in una fascia climatica temperata, come l’Italia, l’analisi comparativa tra un edificio con tetto verde e uno con copertura tradizionale evidenzia vantaggi significativi per il primo.

Con un tetto verde estensivo, il tetto verde “base” (con un substrato da 5-10 cm), il risparmio sul riscaldamento invernale può oscillare tra il 10% e il 25%, mentre il fabbisogno energetico estivo si riduce di circa 26%. Il ROI (Return on Investment) è altrettanto interessante: l’investimento iniziale può essere ammortizzato infatti in 10-15 anni, tenendo conto di variabili come il contesto climatico, la tipologia del tetto e gli incentivi fiscali.

Il tasto dolente sono i costi di installazione, che per un tetto verde si aggirano tra i 50 e 100 €/mq per i sistemi estensivi, e tra i 120 e 200 €/mq per i sistemi intensivi, con un investimento complessivo di 5.000-10.000 € o 12.000-20.000 € per una superficie di 100 mq.

Sebbene i tetti tradizionali abbiano costi iniziali decisamente inferiori (30-80 €/mq), la maggiore durata dei tetti verdi (40-50 anni, contro i 20-30 anni delle coperture tradizionali) e il risparmio energetico li rendono una scelta vantaggiosa nel lungo termine. Inoltre, i costi di manutenzione, pur variabili, rimangono contenuti per i sistemi estensivi, circa 1-5 €/mq/anno contro i 5-20 €/mq annui per i sistemi intensivi.

Valorizzazione economica degli immobili: un tetto verde che fa crescere il valore

I tetti verdi non si limitano a offrire risparmi energetici e benefici ambientali: sono anche un investimento strategico per aumentare il valore degli immobili.

Lo studio di Arluno parla chiaro: le coperture verdi possono far lievitare il valore di mercato degli edifici fino a 734 euro al metro quadrato, superando di gran lunga i costi di installazione, stimati nel caso di Arluno intorno a 157 euro/mq, e quelli di manutenzione, pari a circa 5 euro/mq all’anno.

Un così alto incremento di valore non è casuale. Gli edifici dotati di tetti verdi sono giustamente percepiti come moderni, sostenibili e innovativi: caratteristiche sempre più apprezzate sia dai singoli acquirenti che dagli investitori immobiliari.

L’edificio con tetto verde dimostra di essere più competitivo sul mercato rispetto a una struttura equivalente con una copertura tradizionale. Oltre a migliorare le prestazioni energetiche, il tetto verde ha portato a un aumento diretto del valore di mercato, rendendolo una scelta vincente anche dal punto di vista finanziario.

In un mercato immobiliare sempre più attento alla sostenibilità e all’efficienza, i tetti verdi offrono un vantaggio che va ben oltre il risparmio energetico: sono un vero e proprio asset che trasforma gli edifici in opportunità di valore, per oggi e per il futuro.

Esempi in contesti geografici e climatici diversi

I tetti verdi non conoscono confini geografici o climatici: che si tratti di un clima temperato, continentale o persino arido, questa tecnologia dimostra ovunque la sua efficacia economica e ambientale. Gli esempi internazionali lo confermano, mostrando come tali interventi possano adattarsi e portare benefici concreti anche nelle situazioni più diverse.

New York: efficienza urbana in una metropoli densamente popolata

Nel cuore di Manhattan, l’enorme edificio Morgan Processing and Distribution Center delle Poste ha trasformato un tetto di un ettaro in uno spazio verde, con risultati sorprendenti. L’intervento ha ridotto le infiltrazioni d’acqua del 75% in estate e del 40% in inverno, oltre a garantire un risparmio energetico annuale di 30.000 dollari, principalmente legato all’aria condizionata estiva.

Ma non è tutto: il tetto verde ha anche contribuito a migliorare la qualità dell’aria e a ridurre le emissioni di CO₂, dimostrando che anche in una città caotica e affollata come New York, queste soluzioni possono fare la differenza, migliorando sia l’efficienza energetica sia la sostenibilità complessiva.

Atene: temperature sotto controllo e consumi dimezzati

Nella calda capitale greca, l’edificio del Ministero dell’Economia e delle Finanze è un altro esempio virtuoso. Dal 2008, una porzione di tetto di 650 mq è stata trasformata in giardino pensile, riducendo i consumi di energia elettrica per il raffrescamento estivo di 3.600 € all’anno e quelli di combustibile per il riscaldamento invernale di 2.030 €, per un risparmio complessivo di 5.630 € all’anno.

L’impatto termico è impressionante: la temperatura estiva sotto il tetto verde è di 37°C, ben 18°C in meno rispetto ai locali coperti da una struttura tradizionale. L’ultimo piano dell’edificio, più esposto al calore esterno, ha registrato un dimezzamento dei consumi energetici. Questo progetto è nato con un chiaro obiettivo: incoraggiare sia edifici pubblici sia privati ad adottare soluzioni simili.

Salt Lake City: una scelta vincente anche nei climi aridi

Negli Stati Uniti, il tetto verde dello Skaggs Pharmacy Building dell’Università dello Utah ha dimostrato che questa tecnologia funziona anche nei climi più secchi. Comparando tre tipi di coperture (verde, riflettente e tradizionale) su un ciclo di 40 anni, il tetto verde si è rivelato il più conveniente nel lungo periodo.

Nonostante un costo iniziale maggiore, ha garantito risparmi energetici significativi e una maggiore protezione della membrana impermeabilizzante, prolungandone la durata. Il ritorno sull’investimento (ROI) è stato raggiunto in 27 anni, un tempo certamente più lungo rispetto al contesto temperato italiano (stimato in un range tra i 10 e i 15 anni), ma comunque vantaggioso.

In un clima arido, l’ombreggiatura naturale e il raffreddamento evapotraspirativo offerti dal tetto verde si sono rivelati fondamentali per ridurre i costi di raffrescamento.

Basilea: un modello europeo all’avanguardia

In Europa, Basilea si distingue come capitale dei tetti verdi, con una superficie verde di 5,71 m² per abitante, la più alta al mondo. Grazie a regolamenti edilizi lungimiranti introdotti dagli anni ’90 e rafforzati nel 2010, con l’obbligo di installare tetti verdi su tutte le coperture piane, la città ha rivoluzionato la gestione urbana.

I vantaggi includono una riduzione dei costi energetici degli edifici e una migliore gestione delle acque piovane. Gli incentivi locali hanno ulteriormente favorito l’adozione di questa tecnologia, abbattendo i costi iniziali per i proprietari e accelerando la diffusione su larga scala.

Basilea è oggi un esempio di come la pianificazione strategica e il sostegno pubblico possano fare la differenza nel promuovere soluzioni sostenibili.

Questi esempi, da New York ad Atene, da Salt Lake City a Basilea, dimostrano che i tetti verdi sono una soluzione versatile e vincente nei contesti climatici e geografici più disparati. Che si tratti di migliorare l’efficienza energetica, abbattere i costi o rendere le città più sicure e sostenibili, gli interventi continuano a dimostrare il loro potenziale trasformativo. 

Incentivi e benefici complementari

Gli incentivi fiscali rendono i tetti verdi ancora più attraenti. L’Ecobonus consente una detrazione fino al 65% per interventi di efficientamento energetico, mentre il Bonus Verde offre un’ulteriore detrazione del 36% per la sistemazione a verde. A ciò si aggiungono benefici come l’isolamento acustico, la resistenza agli eventi atmosferici e la protezione della guaina impermeabilizzante, che può durare fino a tre volte di più rispetto a un tetto tradizionale.

Tuttavia, guardando agli esempi virtuosi di altre realtà internazionali, sarebbe auspicabile un ulteriore rafforzamento delle politiche di sostegno pubblico. Incrementare gli incentivi economici e promuovere normative più ambiziose, come l’obbligo di installare coperture verdi su edifici nuovi o ristrutturati, potrebbe ampliare significativamente l’adozione di questa tecnologia, con ricadute positive su sostenibilità ambientale, risparmio energetico e qualità della vita urbana.

Investire in politiche innovative e lungimiranti consentirebbe all’Italia di consolidare il proprio impegno verso un futuro più verde e resiliente.

Risparmi collettivi diretti

L’adozione dei tetti verdi offre una serie di benefici significativi anche per la collettività. Vediamo come queste strutture possano rappresentare un investimento vantaggioso per cittadini e amministrazioni.

Secondo uno studio condotto a Bologna, i tetti verdi estensivi possono trattenere in media fino al 54% delle precipitazioni durante i mesi invernali. Questo significa che oltre la metà dell’acqua piovana viene assorbita direttamente dalla struttura del tetto, riducendo significativamente il volume d’acqua che altrimenti sovraccaricherebbe la rete fognaria. In contesti urbani, la gestione delle acque meteoriche comporta costi stimati intorno ai 15 euro per metro quadrato.

Pertanto, l’adozione di tetti verdi estensivi può generare un risparmio medio di circa 8,10 euro per metro quadrato, diminuendo la quantità d’acqua che necessita di smaltimento attraverso le infrastrutture fognarie.

Anche se questi valori sono specifici per l’area geografica e il clima di Bologna, e per il tipo di tetto verde analizzato, forniscono un’indicazione generale dell’impatto economico positivo che i tetti verdi possono avere sulla gestione idrica urbana, suggerendo potenziali benefici anche in altre regioni con condizioni climatiche e infrastrutturali diverse.

Per non parlare del fatto che utilizzando tetti verdi di tecnologia più avanzata, come i tetti blu-verdi, il risultato sarebbe ancora più sorprendente.

Le amministrazioni pubbliche, risparmiando sui costi legati alla costruzione e alla manutenzione della rete fognaria, possono reindirizzare risorse verso altri servizi essenziali per la comunità. È un esempio concreto di come soluzioni naturali e sostenibili possano portare benefici tangibili e misurabili a tutta la società.

Oltre all’impatto economico diretto, va considerato naturalmente l’effetto sulla qualità della vita. Ridurre il carico della rete fognaria significa meno rischi di allagamenti urbani, una gestione più sicura delle emergenze meteorologiche e, in definitiva, una città più resiliente. Un tetto verde diventa così un simbolo di un futuro sostenibile, dove l’innovazione sposa l’efficienza economica per il bene comune.

Risparmio idrico e gestione delle acque piovane

Un aspetto economico cruciale dei tetti verdi è la loro capacità di trattenere l’acqua piovana, riducendo il deflusso superficiale fino all’80% (90% per i tetti blu-verdi). Questa funzione non solo riduce il rischio di allagamenti, ma permette anche di riutilizzare l’acqua accumulata per scopi come l’irrigazione o la pulizia degli spazi comuni.

Questo vantaggio diventa particolarmente rilevante in contesti urbani, dove le infrastrutture di drenaggio spesso non riescono a gestire precipitazioni intense. I tetti verdi alleviano il carico sui sistemi fognari, contribuendo a ridurre i costi associati alla gestione delle emergenze idriche.

Le città spugna, le città del futuro

Nel quartiere di Buiksloterham ad Amsterdam, il progetto RESILIO ha implementato tetti blu-verdi per affrontare le sempre più frequenti piogge torrenziali. Grazie a questi sistemi avanzati, i tetti sono stati in grado di trattenere fino al 90% delle precipitazioni, riducendo il rischio di allagamenti e alleggerendo il carico sulle fognature. L’acqua accumulata viene poi riutilizzata per scopi pratici, come l’irrigazione e la pulizia degli spazi urbani, dimostrando l’efficacia di questa tecnologia nella gestione sostenibile delle risorse idriche.

Secondo l’ENEA, i tetti verdi e le pareti verdi possono contribuire in modo significativo a ridurre l’effetto isola di calore urbano e migliorare l’efficienza energetica degli edifici. Questo approccio è particolarmente utile nelle aree densamente urbanizzate, dove le superfici vegetate scarseggiano e l’energia termica tende a intrappolarsi nell’ambiente costruito.

Contrastare il clima estremo: il caso del calore urbano

Un altro effetto straordinario dei tetti verdi è la loro capacità di abbassare le temperature urbane. Nelle città densamente popolate, il fenomeno dell’isola di calore urbano fa salire le temperature anche di 5-7°C rispetto alle zone rurali circostanti, amplificando gli effetti delle ondate di calore. Progetti sperimentali, come quelli condotti nel quartiere Battery Park City a New York, hanno dimostrato che i tetti verdi possono ridurre le temperature superficiali dei tetti di oltre 30°C, con un impatto positivo non solo sul comfort degli edifici, ma anche sul raffreddamento generale dell’aria circostante.

Questa riduzione delle temperature urbane può contribuire a mitigare l’intensità dei fenomeni atmosferici violenti, che spesso si alimentano dell’energia termica accumulata. Stoccolma, ad esempio, ha introdotto tetti verdi sugli edifici pubblici e privati per contrastare le ondate di calore e migliorare la resilienza della città alle variazioni climatiche estreme. I benefici di questa strategia sono visibili anche nella riduzione dei danni provocati dai temporali, sempre più frequenti e intensi.

Un antidoto al cambiamento climatico e un rifugio per la natura

Oltre a gestire l’acqua e ridurre le temperature, i tetti verdi offrono una soluzione straordinaria per mitigare gli impatti a lungo termine del cambiamento climatico. La città di Toronto, ad esempio, ha introdotto l’obbligo di installare tetti verdi su tutti gli edifici pubblici di nuova costruzione, con risultati tangibili in termini di riduzione del consumo energetico e miglioramento della qualità della vita urbana.

Durante una delle estati più calde mai registrate, molti edifici dotati di tetti verdi hanno ridotto sensibilmente il ricorso ai sistemi di condizionamento, contribuendo così al risparmio energetico.

Anche secondo studi riportati da esperti in sostenibilità, i tetti verdi offrono numerosi vantaggi ambientali. Oltre a migliorare l’estetica urbana, aiutano a purificare l’aria e favoriscono la biodiversità, creando microhabitat per insetti impollinatori come api e farfalle.

È il caso di Basilea, dove i tetti verdi sono stati progettati con specie vegetali mirate a sostenere la fauna urbana e a contrastare la perdita di biodiversità, una priorità crescente nelle città moderne.

I tetti verdi e blu-verdi rappresentano una pietra angolare nella transizione verso città più resilienti e sostenibili. La loro integrazione nell’urbanistica moderna non solo contribuisce a mitigare gli effetti del cambiamento climatico ma arricchisce la qualità della vita, trasformando gli spazi urbani in luoghi più verdi, accoglienti e umani, garantendo al contempo cospicui risparmi e un investimento più duraturo.

In un’epoca in cui gli eventi climatici estremi sono destinati a diventare sempre più frequenti, soluzioni come i tetti verdi si impongono come strumenti strategici per progettare quartieri capaci di resistere alle sfide ambientali e prosperare in armonia con la natura.

Con un sapiente mix di politiche lungimiranti, innovazione tecnologica e sensibilizzazione collettiva, possiamo immaginare un futuro dove le tempeste perdono la loro forza distruttiva, l’aria diventa più pura e le città si trasformano in rifugi freschi e accoglienti.

È tempo di reinventare il paesaggio urbano, spezzando il dominio dell’asfalto e del cemento per fare spazio a veri ecosistemi pulsanti, in cui natura e progresso trovano un nuovo e armonioso equilibrio.

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Questo articolo è finanziato con capitali privati del Gruppo Trizio. Nessun conflitto di interessi da segnalare.

di: Alessandro Trizio

L’Intelligenza Artificiale esiste da molti decenni. Per moltissimi però sembra una novità assoluta. Questo è dovuto al lancio mediatico di Chat Gpt sviluppato da Open AI.

L’utilizzo in massa di LLM ovvero Large Language Model, in italiano: modello linguistico di grandi dimensioni, un tipo di intelligenza artificiale progettata per elaborare e generare testo umano in modo naturale, basandosi su reti neurali di grandi dimensioni e addestrata su quantità enormi di dati testuali, ha portato alla luce un elemento di cui prima non si teneva molto conto, dato che l’utilizzo era limitato alle grandi Università di Ricerca e sistemi militari, ovvero il costo energetico dell’utilizzo di massa dell’Intelligenza Artificiale.

Analizziamo la situazione energetica e tecnica attuale e come potrebbe svilupparsi in futuro un mondo dove l’Intelligenza Artificiale sarà presente in ogni ambito della vita di tutti noi.

Le aziende informatiche di tutto il mondo stanno spendendo decine di miliardi di dollari ogni trimestre in acceleratori AI, il che ha portato a un aumento esponenziale del consumo di energia. Negli ultimi mesi, molteplici previsioni e diverse analisi dati attestano una domanda di elettricità in forte crescita nei data center.

L’ascesa dell’AI generativa e le crescenti vendite di GPU stanno portando un aumento nei data center da decine di migliaia a oltre 100.000 acceleratori, aprendo un fronte problematico sull’energia da risolvere.

Un acceleratore di intelligenza artificiale (AI) è un componente hardware specializzato progettato per aumentare l’efficienza e la velocità nel training e nella inference di modelli di AI, in particolare delle reti neurali profonde. Questi acceleratori sono ottimizzati per eseguire in parallelo operazioni matematiche a elevata intensità computazionale (es. moltiplicazioni di matrici), offrendo prestazioni superiori alle CPU e, talvolta, alle GPU general-purpose grazie a un’architettura dedicata e a una maggiore banda di memoria.

Ogni nuova generazione di hardware aumenta le prestazioni di elaborazione, ma altrettanto consuma anche più energia rispetto alla precedente, il che significa che con la crescita dei volumi di utilizzo aumenta anche la domanda di energia totale.

L’espansione del 75% nel consumo energetico delle GPU è avvenuto rapidamente, nel giro di due soli anni, in una generazione di sviluppo di nuovi modelli GPU.

Una GPU (Graphics Processing Unit) per l’intelligenza artificiale è un processore specializzato che accelera i calcoli necessari per addestrare e utilizzare modelli di machine learning e deep learning. Grazie alla sua capacità di elaborare migliaia di operazioni in parallelo, la GPU è ideale per gestire:

• Moltiplicazioni di matrici, fondamentali per le reti neurali.
• Elaborazione di grandi quantità di dati in tempi ridotti.
• Ottimizzazione del training di modelli complessi, come quelli usati nell’intelligenza artificiale.

Rispetto alle CPU, le GPU offrono maggiore velocità ed efficienza per compiti altamente paralleli, rendendole essenziali per il progresso dell’intelligenza artificiale moderna.

Ad esempio, l’acceleratore Gaudi 2 di Intel consuma 600 W e il suo successore, il Gaudi 3, consuma 900 W, ancora un altro aumento del 50% rispetto alla generazione precedente. Il prossimo processore AI ibrido di Intel, Falcon Shores, dovrebbe consumare ben 1.500 W di potenza per chip, il più alto sul mercato.

La prossima generazione Blackwell di Nvidia aumenterà ulteriormente il consumo energetico, con il B200 che consuma fino a 1.200 W e il GB200 (che combina due GPU B200 e una CPU Grace) che dovrebbe consumare 2.700 W.

Ciò rappresenta un aumento fino al 300% del consumo energetico in una generazione di GPU con sistemi AI che incrementano il consumo energetico a una velocità esponenziale. Le GPU stanno diventando più potenti per supportare modelli linguistici di grandi dimensioni. Il risultato è che l’IA richiede un maggiore consumo energetico con ogni futura generazione di accelerazione.

Gli esperti hanno elaborato alcune stime sul consumo energetico dell’intelligenza artificiale, ma queste cifre sono solo una parte del quadro e offrono una visione parziale.

Questo accade perché i modelli di apprendimento automatico (machine learning) sono estremamente variabili: possono essere configurati in modi diversi, cosa che influenza notevolmente il loro consumo di energia. Inoltre, le aziende che potrebbero fornire dati precisi, come Meta, Microsoft e OpenAI, non rendono pubbliche queste informazioni.

Per esempio, la Microsoft ha dichiarato che l’azienda sta “investendo nello sviluppo di metodi per misurare il consumo energetico e l’impatto ambientale dell’IA, cercando al contempo di rendere i sistemi più efficienti, sia nella fase di addestramento che in quella di utilizzo“. Tuttavia, né OpenAI né Meta hanno pubblicato documenti sull’argomento.

Cos’è l’addestramento di un modello e perché è così energivoro?

Un punto cruciale da comprendere è la differenza tra l’addestramento di un modello e la sua distribuzione d’uso agli utenti. L’addestramento è la fase in cui un modello di IA “impara” dai dati, ed è un processo che richiede una quantità enorme di calcoli complessi. Di conseguenza, consuma molta più energia rispetto alle attività quotidiane di un data center, come conservare file o gestire e-mail. Almeno in teoria, vedremo poi come non sempre sia così.

Stime indipendenti indicano che addestrare GPT-3 ha richiesto ~1 300 MWh di elettricità l’equivalente del consumo annuo di circa 120 famiglie statunitensi o 350-360 famiglie europee. Per GPT-4 le stime non ufficiali variano da 1 700 a oltre 7 000 MWh, e alcune proiezioni parlano di valori ancora superiori; i numeri esatti restano riservati.

Per mettere questo dato in prospettiva, pensiamo allo streaming di un’ora di Netflix, che richiede circa 0,8 kilowattora (kWh) di energia. Per eguagliare l’energia consumata nell’addestramento di GPT-4, una persona dovrebbe guardare Netflix ininterrottamente per quasi 2.000.000 di ore!

La difficoltà di ottenere stime aggiornate sul consumo energetico dell’intelligenza artificiale è legata al fatto che le aziende sono diventate sempre più riservate man mano che questa tecnologia è diventata una fonte di guadagno.

Qualche anno fa, alcune società pubblicavano dettagli sui processi di addestramento dei loro modelli, come il tipo di hardware utilizzato e la durata dell’addestramento. Ora però, queste informazioni non sono più disponibili per i modelli più recenti, come GPT-4.

Nel caso di ChatGPT, ad esempio, non sono note informazioni cruciali come la dimensione del modello, il numero di parametri utilizzati o l’infrastruttura su cui è ospitato. In pratica, ciò che avviene “dentro i server” di queste tecnologie rimane ampiamente sconosciuto.

Un recente rapporto dell’Agenzia Internazionale per l’Energia ha evidenziato come il consumo di elettricità dei data center sia ovviamente destinato a crescere significativamente nei prossimi anni, principalmente a causa dell’aumento della domanda legata all’intelligenza artificiale e alle criptovalute. Nel 2022, il consumo di energia dei data center è stato stimato intorno ai 460 terawattora (TWh).

L’agenzia prevede che, entro il 2026, questa cifra potrebbe salire tra 620 e 1.050 TWh. Per comprendere l’entità di questo aumento, basti pensare che il consumo energetico previsto sarà paragonabile a quello attuale di interi Paesi come la Svezia o la Germania o un quarto degli Stati Uniti. Questa tendenza mette in evidenza l’importanza di affrontare l’efficienza energetica nei data center, considerando l’impatto che potrebbero avere sull’approvvigionamento e sull’ambiente.

Negli ultimi mesi, diversi ricercatori hanno evidenziato con preoccupazione l’enorme quantità di energia richiesta dall’intelligenza artificiale. Un’analisi pubblicata rappresenta uno dei primi tentativi di quantificare questa crescente domanda energetica.

Secondo lo studio guidato da Alex de Vries della Amsterdam School of Business and Economics, se le attuali tendenze nella capacità computazionale e nell’adozione dell’IA continueranno, si prevede che entro il 2027 solo NVIDIA distribuirà circa 1,5 milioni di unità server AI all’anno.

Questi server, operando a pieno regime, consumerebbero almeno 85,4 terawattora (TWh) di elettricità all’anno.

Questo consumo supera quello annuale di molti Paesi di piccole dimensioni, come tutto il Portogallo o la Grecia, dimostrando il potenziale impatto energetico dell’espansione dell’IA su scala globale.

L’analisi è stata condotta da ricercatori che studiano i costi energetici delle tecnologie emergenti, con particolare attenzione alle implicazioni ambientali. Lo studio sottolinea come l’IA, in quanto tecnologia emergente, stia rapidamente diventando una delle principali fonti di consumo energetico, sollevando interrogativi sulla sua sostenibilità a lungo termine.

La fase di formazione dei modelli di AI, spesso considerata la più dispendiosa in termini di energia, è stata al centro della ricerca sulla sostenibilità.

Un modello di AI, come quello di ChatGPT, viene alimentato da grandi set di dati. Per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, il processo si traduce nell’apprendimento della previsione di parole o frasi specifiche in base al contesto dato. Una volta distribuiti, questi parametri guidano il comportamento del modello.

Hugging Face, una comunità di sviluppatori dell’intelligenza artificiale, ha segnalato che il suo modello BLOOM ha consumato 433 MWh di elettricità durante l’addestramento. Altri LLM, tra cui GPT-4, si stima abbiano utilizzato rispettivamente 1.287 MWh e 1.066 MWh.

Rispondere alle domande. Un altro consumo dell’AI

Ognuno di questi LLM è stato addestrato su terabyte di dati e ha 175 miliardi o più parametri. Dopo l’addestramento, i modelli vengono distribuiti in un ambiente di produzione e iniziano la fase di inferenza, in cui generano output basati su nuovi dati.

L’inferenza nell’intelligenza artificiale è il processo mediante il quale un modello AI utilizza i dati e le conoscenze apprese durante la fase di addestramento per fare previsioni, prendere decisioni o risolvere problemi.

Ad esempio, un modello di machine learning, una volta addestrato su un set di dati, esegue l’inferenza per classificare nuove immagini, tradurre un testo o prevedere il valore futuro di un parametro. In sintesi, l’inferenza è l’applicazione pratica delle capacità del modello per elaborare informazioni nuove e produrre risultati utili.

Per strumenti come ChatGPT, la fase di inferenza è il momento in cui il modello genera risposte in tempo reale alle domande degli utenti. Sebbene la sostenibilità ambientale dell’intelligenza artificiale sia un tema molto discusso, la fase di inferenza ha ricevuto meno attenzione rispetto all’addestramento.

Tuttavia, ci sono segnali che questa fase possa rappresentare una parte significativa dei costi complessivi di un modello di IA. In altre parole, l’inferenza è il processo con cui un modello applica le conoscenze acquisite per affrontare compiti reali, ed è anche quello che alla fine richiede più energia.

SemiAnalysis, società di ricerca e analisi indipendente, ha indicato che OpenAI richiedeva 3.617 server HGX A100 di NVIDIA, con un totale di 28.936 GPU, per supportare ChatGPT, implicando una richiesta di energia di 564 MWh al giorno.

Rispetto ai 1.287 MWh stimati utilizzati nella fase di formazione di GPT-4, la domanda energetica dell’inferenza sembra notevolmente più alta. Inoltre, Google ha segnalato che il 60% del consumo energetico correlato all’IA dal 2019 al 2021 derivava dall’inferenza.

Anche Alphabet, la società madre di Google, si è detta preoccupata per i costi legati all’inferenza rispetto a quelli dell’addestramento. Tuttavia, dati di Hugging Face mostrano che il modello BLOOM ha consumato molta meno energia durante l’inferenza rispetto alla fase di formazione.

Questi rapporti contrastanti dipendono da fattori come la frequenza con cui i modelli di IA vengono aggiornati e il bilanciamento tra le loro prestazioni e il consumo energetico.

Studi futuri dovrebbero esaminare attentamente tutte le fasi del ciclo di vita di un modello di IA.

New Street Research, società indipendente, ha indicato che Google avrebbe bisogno di circa 400.000 server, con un consumo giornaliero di 62,4 GWh e un consumo annuale di 22,8 TWh. Con Google che attualmente elabora fino a 9 miliardi di ricerche al giorno, queste stime portano a un consumo medio di 6,9-8,9 Wh per richiesta.

Questa stima è in linea con il modello BLOOM di Hugging Face, che ha consumato 914 kWh per 230.768 richieste, con una media di 3,96 Wh per richiesta. Il presidente di Alphabet ha indicato a febbraio 2023 che interagire con un LLM potrebbe “probabilmente costare 10 volte di più di una ricerca per parole chiave standard”.

Poiché una ricerca Google standard utilizza presumibilmente 0,3 W di elettricità, ciò suggerisce un consumo di circa 3 Wh per interazione LLM. Questa cifra è in linea con la valutazione di SemiAnalysis dei costi operativi di ChatGPT all’inizio del 2023, che stimava un consumo medio di 564 MWh al giorno, pari a circa 2,9 Wh per richiesta.

Questi scenari evidenziano il potenziale impatto sul consumo totale di elettricità di Google se ogni ricerca diventasse un’interazione LLM. Nel 2021, il consumo totale di elettricità di Google era di 18,3 TWh, con l’IA che rappresentava il 10%-15% di questo totale.

Lo scenario più impegnativo suggerisce che la sola IA di Google potrebbe consumare tanta elettricità quanto un paese come l’Irlanda (29,3 TWh all’anno). Tuttavia, l’adozione completa dell’IA con l’hardware attuale è poco realistica, sia per i costi sia per i limiti di produzione.

In 3 anni, i costi di ammortamento annuali per un investimento di 100 miliardi di dollari in server AI ammonterebbero a 33,33 miliardi di dollari, un impatto significativo sul margine operativo di Google. Nel 2022, Google Search ha generato ricavi per 162,5 miliardi di dollari, con un margine operativo di 26% (circa 42,25 miliardi). I costi aggiuntivi legati all’IA potrebbero azzerare questo margine.

Una stima più pragmatica deriva dalle vendite di NVIDIA, leader con una quota di mercato del 95% nel 2023. La società prevede di consegnare 100.000 server AI nel 2024, con una domanda energetica combinata di 650-1.020 MW e un consumo annuo stimato di 5,7-8,9 TWh.

Rispetto ai 205 TWh consumati storicamente dai data center, questa cifra è relativamente bassa. Tuttavia, la catena di fornitura rimane un collo di bottiglia. TSMC, fornitore di chip di NVIDIA, sta investendo in un nuovo stabilimento per la tecnologia CoWoS, essenziale per i chip AI, ma la produzione non inizierà prima del 2027.

Entro il 2025, NVIDIA potrebbe fornire 1,5 milioni di server AI, con una domanda energetica combinata di 9,75-15,3 GW e un consumo annuo di 85,4-134,0 TWh. Ciò rappresenterebbe una quota significativa del consumo globale di elettricità dei data center. Tuttavia la stima presuppone carico al 100 % e non include l’energia per il raffreddamento: i valori effettivi potrebbero risultare inferiori o superiori, se i server fossero più potenti del previsto.

Il modello GLaM di Google (1,2 T di parametri, architettura Mixture-of-Experts) è circa sette volte più grande di GPT-3 ma ha richiesto circa un terzo dell’energia impiegata per addestrare GPT-3 (456 MWh vs 1 287 MWh). Non esistono dati ufficiali su parametri e consumo energetico di GPT-4 – le stime lo collocano comunque oltre GLaM. Il paradosso di Jevons ricorda che l’aumento di efficienza potrebbe, in ogni caso, far crescere la domanda complessiva di calcolo e quindi l’uso totale di energia

Questo effetto è stato a lungo osservato nella storia del cambiamento tecnologico e dell’automazione, con esempi recenti nelle applicazioni di AI. L’improvviso aumento di interesse per l’AI generativa nel 2022 e 2023, durante il quale la domanda ha superato l’offerta, potrebbe essere parte di questo effetto di rimbalzo.

I miglioramenti nell’efficienza del modello ora consentono a GPU di livello consumer di addestrare modelli AI. Ciò implica che la crescita del consumo energetico correlato all’AI avrà origine non solo da nuove GPU ad alte prestazioni, come le A100 e H100 di NVIDIA, ma anche da GPU più generiche.

Dopo il Merge di settembre 2022, che ha eliminato fino a 9,21 GW di potenza mineraria (≈ 80,7 TWh annui) dalla rete Ethereum, alcuni analisti ipotizzano che fino al 20 % delle GPU dismesse possa essere riutilizzato per carichi di intelligenza artificiale — un fenomeno soprannominato “mining 2.0”. Se ciò avvenisse integralmente, l’AI assorbirebbe fino a 16,1 TWh di elettricità aggiuntivi ogni anno..

Le prestazioni dei modelli AI tendono a raggiungere un punto di svolta, in cui miglioramenti apparentemente piccoli richiedono un enorme dispendio di energia e risorse computazionali. Superata una certa soglia, ogni progresso diventa sempre più costoso, sia economicamente che in termini di impatto sull’ambiente.

Tuttavia, è possibile migliorare l’efficienza dei modelli ottimizzando il loro funzionamento o migliorando l’hardware. Ciò potrebbe ridurre i costi per perfezionare ulteriormente i modelli, rendendo questi miglioramenti più sostenibili.

C’è però un effetto collaterale da considerare: migliorare l’efficienza potrebbe incentivare ulteriori sforzi per aumentare la precisione, annullando parte dei vantaggi ottenuti in termini di risparmio energetico. Questo fenomeno, noto come “paradosso di Jevons“, suggerisce che l’efficienza di una risorsa può portare a un aumento complessivo del suo utilizzo.

L’impegno per raffreddare i data center

Il raffreddamento efficiente dei server è cruciale per garantire prestazioni ottimali e prolungare la vita utile dell’hardware nei data center, non ultimo ovviamente limitare il carico di consumo energetico per il raffreddamento. Negli ultimi anni, sono emerse diverse tecnologie innovative per migliorare l’efficienza del raffreddamento.

Raffreddamento a liquido

Il raffreddamento a liquido è una soluzione avanzata che utilizza fluidi per dissipare il calore generato dai componenti elettronici. Questo metodo è particolarmente efficace per gestire le crescenti densità di potenza nei data center. Esistono due principali categorie di raffreddamento a liquido per i server:

– Raffreddamento diretto su chip (Direct-to-Chip Cooling): Questo approccio prevede l’uso di piastre fredde che assorbono il calore direttamente dai componenti più caldi, come CPU e GPU, attraverso un liquido refrigerante. Sebbene la maggior parte del calore venga rimossa in questo modo, è spesso necessario un raffreddamento ad aria supplementare per altri componenti.

– Raffreddamento a immersione (Immersion Cooling): In questo metodo, l’hardware IT viene immerso completamente in un fluido dielettrico, come olio minerale o refrigerante sintetico, all’interno di un serbatoio sigillato. Il liquido assorbe il calore generato dai componenti, migliorando l’efficienza del raffreddamento e riducendo la necessità di sistemi di raffreddamento ad aria.

Raffreddamento a immersione in due fasi

Questo metodo utilizza fluidi dielettrici che bollono a basse temperature. Il calore generato dai componenti provoca l’ebollizione del liquido, e il vapore risultante viene condensato e riportato nel serbatoio. Questo ciclo consente un’efficiente rimozione del calore senza la necessità di pompe meccaniche. Questo metodo riduce quantitativamente il costo energetico.

Sensori e controllo intelligente

L’integrazione di sensori avanzati consente il monitoraggio in tempo reale delle temperature all’interno dei server. Questi dati possono essere utilizzati da sistemi di controllo intelligente per regolare dinamicamente le velocità delle ventole e i flussi di refrigerante, ottimizzando l’efficienza energetica e prevenendo surriscaldamenti.

Raffreddamento degli armadi server

L’implementazione di sistemi di raffreddamento specifici per gli armadi server, come scambiatori di calore posteriori o unità di raffreddamento integrate, consente una gestione termica più efficiente a livello di rack, riducendo la dipendenza dai sistemi di raffreddamento dell’intera sala.

L’adozione di queste tecnologie innovative può migliorare significativamente l’efficienza energetica e le prestazioni dei data center, rispondendo alle crescenti esigenze di potenza di calcolo e sostenibilità ambientale.

Come si può rendere più “verde” l’Intelligenza Artificiale

Il settore dei data center è oggi responsabile di circa l’1 % delle emissioni globali legate all’energia. Sebbene il volume di dati continui a crescere rapidamente IDC prevede un raddoppio in tre-quattro anni, non più in due, queste infrastrutture richiedono ancora ingenti quantità di elettricità e acqua sia per alimentare i server sia per il raffreddamento. Nel 2022 i data center assorbivano 4,5 % dell’elettricità danese; negli Stati Uniti la loro quota è salita al 4,4 % nel 2023 e potrebbe raggiungere il 7-12 % entro la fine del decennio.

Quasi tutti i modelli di IA generativa più noti sono generati da provider cloud “hyperscale” un’architettura informatica capace di scalare in modo efficiente e rapido per gestire carichi di lavoro e volumi di dati in costante crescita.

Migliaia di server producono importanti emissioni di carbonio, in particolare, questi modelli vengono eseguiti su chip di unità di elaborazione grafica (GPU). Questi richiedono 10-15 volte l’energia di cui ha bisogno una CPU tradizionale perché una GPU utilizza più transistor nelle unità logiche aritmetiche. Attualmente, i tre principali provider cloud hyperscale sono Amazon AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.

Se cerchiamo di comprendere l’impatto ambientale di ChatGPT (ma vale anche per altre AI) attraverso la lente dell’impronta di carbonio, dovremmo prima comprendere il ciclo di vita dell’impronta di carbonio dei modelli di apprendimento automatico (ML). Questa è la chiave per iniziare a rendere l’IA generativa più ecologica attraverso un consumo energetico inferiore.

Cosa determina l’impronta di carbonio dei modelli di intelligenza artificiale generativa?

Non tutti i grandi modelli generativi sono uguali in termini di consumo energetico ed emissioni di carbonio. Quando si determina l’impronta di carbonio di un modello ML, ci sono tre valori distinti da considerare:

• l’impronta di carbonio derivante dall’addestramento del modello
• l’impronta di carbonio derivante dall’esecuzione dell’inferenza, ovvero deduzione o previsione dei risultati utilizzando nuovi dati di input, come una richiesta o istruzione data dall’utente al modello ML una volta che è stato distribuito
• l’impronta di carbonio necessaria per produrre tutto l’hardware informatico necessario e le funzionalità del data center cloud.

I modelli con più parametri (sono valori numerici interni ai modelli che vengono appresi durante la fase di addestramento. Questi valori determinano come il modello elabora gli input per generare gli output desiderati) e dati di training generalmente consumano più energia e generano più carbonio. GPT-4, il modello “genitore” di ChatGPT, è al vertice o quasi dei modelli generativi in ​​termini di dimensioni.

Ha 175 miliardi di parametri del modello ed è stato addestrato su oltre 500 miliardi di parole di testo. Secondo un articolo di ricerca, la recente classe di modelli di intelligenza artificiale generativa richiede un aumento da dieci a cento volte della potenza di calcolo per addestrare i modelli rispetto alla generazione precedente, a seconda del modello coinvolto. Pertanto, la domanda complessiva raddoppia circa ogni sei mesi.

I modelli di addestramento sono i componenti più energivori dell’IA generativa. I ricercatori hanno analizzato che addestrare un “singolo grande modello di apprendimento profondo del linguaggio” come GPT-4 di OpenAI o PaLM di Google si stima utilizzi circa 300 tonnellate di CO2. Per fare un confronto, una persona media è responsabile della creazione di circa 5 tonnellate di CO2 all’anno, sebbene il cittadino medio ne generi, a volte, molto di più.

Altri ricercatori hanno calcolato che addestrare un modello di IA generativa di medie dimensioni utilizzando una tecnica chiamata “ricerca di architettura neurale” ha utilizzato elettricità e consumi energetici equivalenti a 626.000 tonnellate di emissioni di CO2, ovvero le stesse emissioni di CO2 prodotte dalla guida di cinque auto medie nel corso della loro vita. Addestrare un singolo modello BERT (un grande modello linguistico sviluppato da Google) da zero richiederebbe la stessa energia e impronta di carbonio di un volo commerciale transatlantico.

L’inferenza, o l’utilizzo dei modelli per ottenere risposte alle richieste degli utenti, consuma meno energia ogni sessione, ma alla fine comporta molte più sessioni. A volte questi modelli vengono addestrati solo una volta, quindi distribuiti sul cloud e utilizzati da milioni di utenti per l’inferenza.

In tal caso, anche l’implementazione di grandi modelli di deep learning sul cloud per scopi di inferenza consuma molta energia. Gli analisti segnalano che NVIDIA stima che l’80-90% del costo energetico delle reti neurali risieda nell’elaborazione in corso dell’inferenza dopo che un modello è stato addestrato.

Oltre alla formazione iniziale e all’utilizzo inferenziale dell’energia da parte di grandi modelli generativi, gli utenti e i rivenditori di questi modelli stanno sempre più impiegando la messa a punto fine o la formazione basata su prompt. Quando combinata con il modello generativo originale addestrato su grandi volumi di dati, la messa a punto fine consente prompt e risposte che sono adattati al contenuto specifico di un’organizzazione.

Alcune ricerche suggeriscono che la formazione di messa a punto consuma notevolmente meno energia e potenza di calcolo rispetto alla formazione iniziale. Tuttavia, se molte organizzazioni adottano approcci di messa a punto e lo fanno spesso, il consumo energetico complessivo potrebbe essere piuttosto elevato.

Sebbene sia difficile calcolare il costo di produzione dei computer necessari per eseguire tutto questo software di intelligenza artificiale, è palese che sia molto alto e in continua crescita. Il consumo dei chip GPU e i server complessi e potenti utilizzati per eseguire i modelli di intelligenza artificiale hanno consumi molto più elevati di quelli finora utilizzati.

Il futuro sostenibile dell’AI

Considerato tutto ciò, c’è una strategia per rendere la modellazione, l’implementazione e l’utilizzo dell’IA più sostenibili dal punto di vista ambientale. Il suo obiettivo è sostituire gli approcci che consumano molta energia con sostituti più adatti e rispettosi dell’ambiente.

È necessario un cambiamento sia da parte dei fornitori che degli utenti per rendere gli algoritmi di IA ecologici in modo che la loro utilità possa essere ampiamente implementata senza danneggiare il nostro ambiente. I modelli generativi in ​​particolare, dato il loro elevato consumo di energia, devono diventare più ecologici prima di diventare presenti in ogni applicazione od oggetto che usiamo. Esistono diversi modi in cui l’IA e l’IA generativa possono muoversi in questa direzione, li descriviamo di seguito.

Utilizzare modelli generativi di grandi dimensioni esistenti. Esistono già molti fornitori di modelli di linguaggio e immagini di grandi dimensioni e ce ne saranno altri. Crearli e addestrarli richiede enormi quantità di energia.

Non c’è bisogno che aziende diverse dai grandi fornitori o provider cloud generino i propri modelli di grandi dimensioni da zero. Hanno già accesso ai dati di addestramento necessari e a enormi volumi di capacità di elaborazione nel cloud, quindi non hanno bisogno di acquisirli.

Ottimizzare i modelli di formazione esistenti. Se un’azienda desidera un modello generativo addestrato sui propri contenuti, non dovrebbe partire da zero per addestrare un modello, ma piuttosto perfezionare un modello esistente. L’ottimizzazione e la formazione rapida su specifici domini di contenuti consumano molta meno energia rispetto all’addestramento di nuovi grandi modelli da zero

. Possono anche fornire più valore a molte aziende rispetto ai modelli addestrati in modo generico. Questo dovrebbe essere l’obiettivo principale per le aziende che desiderano adottare modelli generativi per i propri contenuti.

Utilizzare metodi computazionali a risparmio energetico. Un altro approccio per ridurre il consumo energetico dell’IA generativa è quello di utilizzare approcci meno costosi dal punto di vista computazionale come TinyML per elaborare i dati.

Il framework TinyML consente agli utenti di eseguire modelli ML su dispositivi edge piccoli e a bassa potenza come i microcontrollori con bassi requisiti di larghezza.

Mentre le CPU generali consumano in media 70 watt di potenza e le GPU consumano 400 watt di potenza, un minuscolo microcontrollore consuma solo poche centinaia di microwatt, mille volte meno energia, per elaborare i dati localmente senza inviarli ai server di dati.

Utilizzare un modello di grandi dimensioni solo quando offre un valore significativo. È importante che gli analisti di dati e gli sviluppatori sappiano dove il modello fornisce valore. Se l’utilizzo di un sistema 3 volte più affamato di energia aumenta l’accuratezza di un modello solo dell’1-3%, allora non vale il consumo di energia extra. Più in generale, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale non sono sempre necessari per risolvere un problema.

Gli sviluppatori devono prima fare ricerche e analisi di più soluzioni alternative e selezionare un approccio in base ai risultati. Il Montreal AI Ethics Institute, ad esempio, sta lavorando attivamente su questo problema.

Sii esigente quando utilizzi l’IA generativa. Gli strumenti di apprendimento automatico e NLP, Natural Language Processing è un sistema computazionale progettato per elaborare, analizzare e comprendere il linguaggio naturale, cioè il modo in cui le persone parlano e scrivono, sono rivoluzionari per i problemi di salute e le previsioni mediche. Sono ottimi per prevedere pericoli naturali come tsunami, terremoti, ecc.

Queste sono applicazioni utili, ma gli strumenti solo per generare post di blog o creare storie divertenti potrebbero non essere l’uso migliore per questi strumenti ad alta elaborazione. Potrebbero impoverire la salute della Terra più di quanto non aiutino le sue persone. Se un’azienda utilizza l’IA generativa per la creazione di contenuti, dovrebbe cercare di garantire che i modelli vengano utilizzati solo quando necessario o per ridurre altri costi di elaborazione, il che dovrebbe anche ridurre i budget di elaborazione complessivi.

Valuta le fonti energetiche del tuo provider cloud o data center. L’intensità di carbonio dell’IA, e del software in generale, può essere ridotta al minimo distribuendo modelli in regioni in grado di utilizzare risorse energetiche ecocompatibili e rispettose dell’ambiente. Questa pratica ha mostrato una riduzione del 75% delle emissioni operative. Ad esempio, un modello addestrato e operativo negli Stati Uniti può utilizzare energia da combustibili fossili, ma lo stesso modello può essere eseguito in Québec, dove la fonte energetica primaria è l’idroelettrico. Google ha recentemente iniziato a costruire un data center di energia pulita da 735 milioni di dollari in Québec e prevede di passare all’energia carbon-free 24/7 entro il 2030.

Offre anche una “Carbon Sense Suite” per aiutare le aziende a ridurre il consumo di energia nei loro carichi di lavoro cloud. Gli utenti dei provider cloud possono monitorare gli annunci delle aziende su quando e come hanno distribuito fonti energetiche carbon-neutral o zero-carbon.

Riutilizza modelli e risorse. Proprio come altri materiali, la tecnologia può essere riutilizzata. I modelli open source possono essere utilizzati anziché addestrarne di nuovi. Il riciclaggio può ridurre l’impatto delle pratiche di intelligenza artificiale che producono carbonio. Le materie prime possono essere estratte per realizzare nuove generazioni di laptop, processori, dischi rigidi e molto altro ancora.

Includi l’attività di IA nel tuo monitoraggio del carbonio. Le pratiche di monitoraggio del carbonio devono essere adottate da tutti i laboratori di ricerca, i fornitori di IA e le aziende che utilizzano l’IA per sapere qual è la loro impronta di carbonio. Devono anche pubblicizzare i numeri della loro impronta affinché i loro clienti possano prendere decisioni intelligenti sulle attività commerciali correlate all’IA.

Il calcolo delle emissioni di gas serra dipende dai set di dati dei fornitori di dati e delle aziende di elaborazione come i laboratori di ricerca e i fornitori di servizi basati sull’IA come OpenAI. Dall’inizio delle idee all’infrastruttura che verrà utilizzata per ottenere risultati di ricerca, tutti devono seguire approcci di IA verdi.

Sono disponibili diversi pacchetti e strumenti online come Code Carbon, Green algorithms e ML CO2 Impact, che possono essere inclusi nel tuo codice in fase di esecuzione per stimare le tue emissioni e dovremmo incoraggiare la comunità degli sviluppatori a considerare queste metriche delle prestazioni per stabilire parametri di riferimento e valutare i modelli ML.

Naturalmente, ci sono molte considerazioni coinvolte nell’uso di modelli di IA generativa da parte di organizzazioni e individui: etiche, legali e persino filosofiche e psicologiche. Le preoccupazioni ecologiche, tuttavia, meritano di essere aggiunte al mix. Possiamo discutere le implicazioni future a lungo termine di queste tecnologie per l’umanità, ma tali considerazioni saranno irrilevanti se non abbiamo un pianeta abitabile su cui discuterne.

Non abbassare l’attenzione

Sebbene il futuro del consumo di elettricità correlato all’intelligenza artificiale rimanga difficile da prevedere, gli scenari discussi in questo dossier sottolineano l’importanza di moderare sia le aspettative eccessivamente ottimistiche che quelle eccessivamente pessimistiche. L’integrazione dell’intelligenza artificiale in applicazioni come Google Search può aumentare significativamente il consumo di elettricità di queste applicazioni.

Tuttavia, è probabile che vari fattori di risorse frenino la crescita del consumo di elettricità globale correlato all’intelligenza artificiale nel breve termine. Allo stesso tempo, è troppo ottimistico aspettarsi che i miglioramenti nell’efficienza di hardware e software compensino completamente eventuali cambiamenti a lungo termine nel consumo di elettricità correlato all’intelligenza artificiale.

Questi progressi possono innescare un effetto di rimbalzo per cui l’aumento dell’efficienza porta a una maggiore domanda di intelligenza artificiale, aumentando anziché ridurre l’uso totale delle risorse. L’entusiasmo per l’IA del 2022 e 2023 potrebbe essere parte di tale effetto di rimbalzo, mettendo la supply chain dei server AI sulla buona strada per fornire un contributo più significativo al consumo di elettricità dei data center nei prossimi anni.

Inoltre, il miglioramento dell’efficienza potrebbe sbloccare un inventario significativo di GPU più vecchie e inutilizzate, come quelle precedentemente impiegate nel mining della criptovaluta Ethereum, da riutilizzare per l’IA.

Pertanto, sarebbe consigliabile che gli sviluppatori non solo si concentrassero sull’ottimizzazione dell’IA, ma anche considerassero criticamente la reale necessità di utilizzare l’IA in primo luogo, poiché è improbabile che tutte le applicazioni traggano vantaggio dall’IA o che i vantaggi superino sempre i costi.

Le informazioni sull’uso delle risorse per i casi in cui l’IA viene applicata sono limitate; quindi, gli enti regolatori potrebbero considerare l’introduzione di specifici requisiti di informativa ambientale per migliorare la trasparenza lungo la supply chain dell’IA, favorendo una migliore comprensione dei costi ambientali di questa tendenza tecnologica emergente.

Bibliografia

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2. “The Hidden Cost of AI Energy Consumption” – Knowledge at Wharton
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4. “AI and the Future of Energy” – McKinsey & Company
5. “AI’s Energy Consumption: Challenges and Solutions” – International Energy Agency (IEA)