In che modo la metropoli di Lione utilizza l'intelligenza artificiale per piantare alberi?

L'area metropolitana di Lione sta sviluppando uno strumento di intelligenza artificiale per adattare meglio il proprio territorio ai cambiamenti climatici. Chiamato IA.rbre, questo progetto si basa su dati pubblici e sulla collaborazione con i ricercatori per orientare le scelte in materia di vegetazione e de-impermeabilizzazione.

In un territorio già limitato da reti interrate e arredo urbano, piantare un albero può rappresentare una sfida logistica. Questa difficoltà è affrontata dal progetto IA.rbre, guidato dalla Metropoli di Lione. "La Metropoli è uno dei territori più esposti ai cambiamenti climatici", afferma Anthony Angelot, direttore del progetto. "Una delle strategie è l'inverdimento. Ma per questo, è necessario sapere dove è possibile piantare alberi". Nato da uno strumento iniziale chiamato "plantability layer", IA.rbre incrocia decine di set di dati geografici per identificare le aree adatte all'inverdimento o alla de-impermeabilizzazione. La sfida: consentire ai rappresentanti eletti di prendere decisioni basate su analisi precise del terreno. "Utilizziamo principalmente dati esistenti, come le reti del gas o dell'elettricità, e ne produciamo di nuovi, ad esempio sulla vegetazione, grazie a foto aeree analizzate dall'intelligenza artificiale".

Sviluppato in collaborazione con l'Università di Lione 2 e la cooperativa Téléscope, lo strumento è concepito per essere trasparente e replicabile. "L'intero progetto sarà aperto e documentato in modo che altre comunità possano replicare il nostro approccio", insiste Anthony Angelot. Ma l'uso dell'intelligenza artificiale solleva anche la questione del suo impatto ecologico. "Vogliamo un'intelligenza artificiale frugale, da utilizzare solo quando strettamente necessario", sottolinea il direttore del progetto. Il team prevede di valutare l'impronta di carbonio del sistema, tenendo conto in particolare degli effetti positivi degli alberi piantati.

Quanto al rischio che gli strumenti digitali sostituiscano il processo decisionale politico, Anthony Angelot rassicura: "Sono gli agenti della Metropoli a definire i parametri dell'IA, e l'uomo detiene sempre la decisione".

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La trascrizione completa dello spettacolo con Anthony Angelot:

Ciao a tutti, benvenuti al programma "6 Minutes Chrono" , l'incontro quotidiano della redazione di Lyon Capitale. Oggi parleremo di intelligenza artificiale, comunità e gestione politica, poiché l'area metropolitana di Lione, insieme a SCOP Téléscope, al laboratorio Lumière Lyon 2 dell'Università, al CNRS, a IRIS e allo Stato, sta sviluppando un nuovo strumento basato sull'intelligenza artificiale per supportare il processo decisionale nell'adattamento della città ai cambiamenti climatici. E per parlarne, diamo il benvenuto ad Anthony Angelot, direttore del progetto IA.rbre per l'area metropolitana di Lione. Buongiorno Anthony Angelot. Grazie per essere intervenuto. Andremo al nocciolo della questione. Qual è la genesi di questo progetto e, soprattutto, a cosa servirà? Come funzionerà?

Grazie per avermi invitato. L'area metropolitana di Lione è una delle aree più colpite dai cambiamenti climatici. Dobbiamo quindi adattare il territorio ai suoi residenti. Una delle strategie è l'inverdimento. Per questo, dobbiamo sapere dove possiamo piantare alberi in un'area già fortemente vincolata. Ecco, questa è stata la genesi del progetto. La domanda è proprio questa: dove possiamo piantare, sapendo che dobbiamo tenere conto di un numero molto significativo di vincoli, tra reti sotterranee, arredo urbano e persino la vegetazione esistente.

Il progetto è nato nell'area metropolitana di Lione prima di tutti i partner che ho menzionato. È un'iniziativa metropolitana?

Si tratta di un progetto che abbiamo chiamato "strato di piantumazione", il cui obiettivo era, diciamo, nella metropoli, dove sarebbe stato facile piantumare o, al contrario, dove sarebbe stato molto più complicato a causa dei vincoli che ho menzionato.

Bene. Quindi, si concentra molto su questioni ecologiche e ambientali; si parla di "greening". Non andrà oltre quell'ambito. È importante chiarire anche questo.

Il punto di partenza è la vegetazione. E l'idea era, oltre a questo strumento che ci aiuta a determinare dove possiamo piantare, di andare oltre e affrontare tutte le sfide dell'adattamento del territorio. Quindi, oggi lavoreremo anche sui temi della de-impermeabilizzazione, ovvero su come far confluire l'acqua piovana nel terreno per nutrire la vegetazione, ma anche sulle vulnerabilità sociali e sulle problematiche della biodiversità. Stiamo quindi ampliando il campo di applicazione, ma sempre grazie ai dati e all'intelligenza artificiale.

Quindi, stavi parlando di dati. Per me è un buon punto di partenza. Su quali dati si basa il tuo strumento? Ne parli? Lo dico perché molte IA generative utilizzate dal grande pubblico non comunicano sui dati che generano immagini, video o testi. Su quale raccolta, su quale database si basa il tuo?

Utilizziamo principalmente dati geografici per mappare il territorio. Spesso si tratta di dati già esistenti, in particolare dati di rete: sappiamo dove si trovano le reti del gas e dell'elettricità, ecc. Altri dati sono prodotti da noi. Ad esempio, per quanto riguarda la vegetazione del territorio, dobbiamo sapere dove si trovano gli strati superiori e inferiori. Per farlo, raccoglieremo foto aeree dell'intera metropoli e utilizzeremo l'intelligenza artificiale per rilevare tutti gli alberi e gli arbusti presenti.

Ok, quindi questi non sono dati comportamentali sugli abitanti di Lione o dell'area metropolitana di Lione, o su chi sono, necessariamente. Sono dati pubblici.

Assolutamente sì. Si tratta di dati pubblici. La maggior parte è già aperta e disponibile sulla piattaforma Open Data.

E come funziona? State creando lo strumento internamente? O sono aggregati? Come funzionerà questo strumento, in generale?

Il primo passo è raccogliere tutti i dati per produrre mappe: dove piantare, dove de-impermeabilizzare, dove agire di fronte al cambiamento climatico. Quindi, all'interno della metropoli, produciamo molti dati con i nostri partner: GRDF, Enedis, i vigili del fuoco, ecc. Quindi, aggreghiamo questi dati per creare un vero e proprio strumento decisionale. Non è molto utile avere un aggregato di 35 o 60 set di dati se non sappiamo cosa ci dicono. Lo strumento è quindi sviluppato internamente con l'Università di Lione e la cooperativa Téléscope, che possiedono tutte le competenze in materia di dati. L'intero progetto sarà aperto e documentato in modo che altre comunità possano riprodurre il nostro approccio.

È piuttosto inedito in Francia che le autorità locali, chiaramente in collaborazione con la comunità scientifica, creino i propri strumenti di intelligenza artificiale. O ci sono altri scenari?

Ci sono altri casi. L'intelligenza artificiale è un tema in crescita. Sempre più enti locali se ne stanno occupando. Per quanto riguarda le questioni di adattamento, abbiamo risposto a un bando nazionale per la presentazione di progetti. L'obiettivo è che Lione diventi davvero una forza trainante nell'intelligenza artificiale per la transizione ecologica e che questo progetto venga replicato in altri enti locali. Questo è già il caso, ad esempio, di Bordeaux Métropole.

Ok. Dopotutto, è già iniziato. Il modello Lione è già esportato in Francia. Si potrebbe dire.

Esatto. Sono stati i primi a parlare di ecologizzazione.

C'è anche un problema con l'IA, che riguarda l'ecologia... o meglio, l'impatto dell'IA sull'ambiente. Dato che avete creato un'IA che affronta le problematiche ambientali, come integrate l'inquinamento, il calore e il fabbisogno energetico che l'intelligenza artificiale richiede? Come integrate questi aspetti nel vostro strumento?

Ha ragione a sottolinearlo. È una questione estremamente importante per noi. L'idea è di avere un'IA frugale. E per frugalità intendiamo: usarla solo dove è strettamente necessario. Ci sono molte cose che possiamo fare senza l'IA, e in quei casi non la usiamo. E quando è essenziale, cerchiamo di sviluppare algoritmi il più possibile eco-progettati. Se effettuiamo una valutazione del carbonio e del consumo energetico del progetto, possiamo immaginare che piantare alberi – faremo una revisione alla fine del triennio – compenserà parzialmente le emissioni emesse al lancio del progetto.

Quindi, ok, stiamo facendo un po' di finzione politica, ma non c'è un rischio a lungo termine, sviluppando costantemente questi progetti, anche nel processo decisionale politico? Stiamo parlando di strumenti che aiuteranno i funzionari eletti a prendere decisioni. Non c'è il rischio che sia lo strumento a prendere la decisione, dicendo "questo è il migliore, questo è il peggiore", e che gli esseri umani o i funzionari eletti finiscano per dover seguire queste scelte?

Quindi, due livelli di risposta. In primo luogo, vogliamo avere IA spiegabili, ovvero non scatole nere, ma sistemi le cui ragioni per raccomandare una particolare soluzione siano comprese. Saranno gli agenti della metropoli a definire i parametri delle IA. In questo modo potremo spiegare da dove proviene questo supporto decisionale. In secondo luogo – e questo è necessario per tutte le IA nella metropoli – sarà l'uomo a mantenere la decisione.

Benissimo. Questa è l'ultima parola. Il timer di 6 minuti è già scaduto. Grazie mille per essere venuti sul nostro set per spiegare questo strumento AI.rbre. Maggiori dettagli sulle ultime novità in materia di intelligenza artificiale e sull'ecosistema che la crea sono disponibili sul sito web dell'area metropolitana di Lione e su lyoncapitale.fr. A presto.