di Laura Luigia Martini*
L’intelligenza artificiale, o AI, è un termine generico che ricomprende in sé varie tecnologie sviluppate nel corso degli ultimi decenni, dall’apprendimento automatico, in cui i computer imparano dalle esperienze passate utilizzando grandi quantità di dati, fino al deep learning, che coinvolge reti neurali artificiali modellate sul cervello umano. In realtà l’AI ha origini molto lontane nel tempo, tanto che per comprenderle dobbiamo risalire all’antica Grecia quando, nel IV secolo a.C., il filosofo Aristotele spiegò il ragionamento logico deduttivo tramite il sillogismo, quel ragionamento secondo il quale, a partire dalle premesse, si deduce una conclusione logica. Il sillogismo non è ancora identificabile con l’automatizzazione del pensiero, ma ne è una buona premessa. In alcune pubblicazioni dell’IAEA (International Atomic Energy Agency), si spiega che i campi di applicazione dell’AI nel nucleare sono molti, dalla medicina nucleare ai programmi di screening del cancro, dalla fisica nucleare degli acceleratori di particelle allo studio della fusione nucleare a confinamento magnetico e inerziale fino alla produzione di energia nucleare da fissione, ove l’integrazione dell’AI nelle fasi di controllo e monitoraggio consente l’emulazione del cervello umano nell’analisi, interpretazione e comprensione di complicati processi, compresa l’esposizione alle radiazioni, con conseguente decisivo aumento dell’efficienza della produzione stessa.Ma il nuovo ambito in cui l’applicazione dell’AI sta diventando sempre più rilevante è la cosiddetta “nuclear economy”, laddove con nuclear economy intendiamo l’insieme degli investimenti economici afferenti alla produzione e all’utilizzo dell’energia nucleare, attività che includono la costruzione e l’operazione di centrali nucleari, l’approvvigionamento e/o produzione di combustibile nucleare, la gestione delle scorie, l’R&D di settore.
La WNA (World Nuclear Association) fornisce inoltre un’analisi dettagliata dei principali costi associati allo sfruttamento dell’energia da fonte nucleare, dal costo del capitale ai costi operativi, fissi e variabili, e l’AI può contribuire ad un adeguato efficientamento di queste risorse finanziarie. Mi riferisco in particolare all’ottimizzazione dei processi correlati alla produzione di energia, alla sicurezza delle centrali, al monitoraggio e alla manutenzione predittiva degli impianti, fino allo smaltimento dei rifiuti nucleari. L’AI può altresì apportare un valido contributo al miglioramento della sostenibilità dell’industria nucleare, quand’anche coinvolga tecnologie più recenti e intrinsecamente più sicure come quelle dei reattori modulari di IV generazione. Un approfondimento a sé merita l’AI applicata alla sicurezza nucleare, poiché gli studi relativi sono ancora in divenire. Si tratta fra l’altro di analisi spettroscopica, elaborazione dei dati geospaziali e identificazione di possibili minacce interne ed esterne agli impianti nucleari. Ma l’uso dell’AI in sistemi di sicurezza nucleare può di per sè introdurre potenziali vulnerabilità non immediatamente riconoscibili, come minacce di attacchi informatici alle tecnologie dell’AI stessa. L’applicazione al nucleare determina infine la necessità di riflessioni etiche nuove, perché la convergenza in sé configura un enorme potenziale in termini di benefici, ma anche di rischio di danni sociali e ambientali. È quindi necessaria l’adozione di una nuova disciplina etica congiunta, al fine di garantire processi decisionali socialmente accettati e di consentire la creazione una governance responsabile. Possiamo concludere dicendo che, con l’avvento dei cambiamenti climatici, la decarbonizzazione energetica, ma anche la discontinuità dell’energia da fonti rinnovabili, le nuove tecnologie nucleari e il loro inserimento nella Tassonomia UE, la nuclear economy è certamente quella nuova branca dell’economia che avrà un impatto estremamente rilevante sul bilancio di molti Paesi e l’AI può essere di grande beneficio alla gestione ottimale, tecnologica e finanziaria, della nuova industria dell’energia nucleare.Ma perché Fermi, Porter e Touring insieme nel titolo di questo scritto?
Enrico Fermi, Premio Nobel per la fisica nel 1938, fu l’italiano che progettò e seguì negli USA la costruzione del primo reattore nucleare a fissione, uno scienziato noto innanzitutto per gli studi teorici e sperimentali nell’ambito della meccanica quantistica e della fisica nucleare, ma anche un uomo votato alla ricerca per amore della verità, affascinato da quel lungo viaggio nell’ignoto che avrebbe portato ad aumentare la conoscenza del mondo intorno a noi. Michael Porter è invece un economista statunitense tuttora in vita, docente ad Harvard di Strategy and Competitiveness, il cui modello delle cinque forze applicato alle opportunità di business potrebbe dare un significativo contributo allo studio di un nuovo piano di investimenti per la tecnologia nucleare potenziata dall’AI. Alan Touring infine fu un matematico, logico e crittografo britannico del XX secolo, pose le basi per lo sviluppo dei computer moderni e della ricerca sull’AI. Famoso il test di Touring, un criterio volto a determinare se una macchina è capace di un comportamento intelligente.
Sono menzionati nel titolo dell’articolo perché loro tre insieme avrebbero saputo tracciare la strada migliore per l’utilizzo di queste tecnologie e delle risorse finanziarie relative, la strada per un progresso industriale nucleare sostenibile, il solo che possa creare un vero valore aggiunto a beneficio dell’umanità intera.
*Nuclear Engineer, SDA Bocconi fellow
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