Da Oslo a Firenze, poi Brescia. E da un'aula dell'Università Cattolica a un riconoscimento nazionale che premia le migliori ricerche universitarie dedicate alla sostenibilità. È il percorso di David Alexander Moe, giovane laureato in Applied Data Science for Banking and Finance, la cui tesi è stata selezionata tra le dieci vincitrici del concorso «Dieci tesi per la sostenibilità», promosso da Fondazione Symbola, Università Luiss e Unioncamere, con il sostegno di Deloitte Climate & Sustainability. Una bella soddisfazione, considerando che a contendersi il riconoscimento erano ben 1.699 laureati provenienti da oltre 80 atenei italiani.
Al centro del suo lavoro, sviluppato anche grazie alla collaborazione con Baker Hughes, c’è un’applicazione dell’intelligenza artificiale capace di rendere più efficiente il monitoraggio delle emissioni delle turbine a gas. Ma la particolarità della ricerca è un'altra: il sistema è progettato per utilizzare soltanto i dati necessari, riducendo così anche il consumo di risorse informatiche. Un esempio di quella che viene chiamata Green AI, l'intelligenza artificiale che prova a diventare essa stessa più sostenibile.
Nato in Norvegia, cresciuto a Firenze e arrivato a Brescia per completare gli studi magistrali, Moe oggi lavora come data scientist al Kilometro Rosso di Bergamo, ma continua a vivere a Brescia, città che lo ha accolto durante gli studi universitari e nella quale racconta di essersi trovato particolarmente bene.
David, che effetto fa vedere la propria tesi premiata tra quasi 1.700 lavori?
«Tantissimo entusiasmo. Non me l’aspettavo, anche se sapevo di aver fatto una bella tesi: una parte della ricerca era già stata pubblicata in occasione di un'importante conferenza scientifica internazionale. Quando mi hanno proposto di partecipare al bando ho pensato: perché non provarci? Non avevo grandi aspettative, soprattutto perché il tema centrale era la sostenibilità. Poi, ascoltando le motivazioni del premio, ho capito che il mio lavoro affrontava la sostenibilità su due fronti: sia per il problema che cercavo di risolvere, sia per il metodo utilizzato».
Come è arrivato all'Università Cattolica di Brescia?
«Ho studiato statistica a Firenze e avrei voluto proseguire all’estero, ma il Covid ha complicato i miei progetti. Mi sono laureato abbastanza rapidamente e ho deciso di cercare una magistrale in Italia. A Brescia ho trovato un corso che mi interessava molto, sia per il programma sia per le prospettive professionali. Sapevo che avrei incontrato una realtà più piccola e raccolta rispetto a Firenze, ma non mi dispiaceva. Mi sono trovato bene sotto tutti i punti di vista».
Quando ha capito che la data science sarebbe diventata la sua strada?
«Già durante la triennale. Statistica pura è un corso piuttosto di nicchia, eravamo pochi e spesso mi chiedevano che cosa avrei potuto fare dopo. I professori, però, ci ripetevano che la data science sarebbe stata il futuro e che avremmo potuto applicarla a moltissimi settori. Avevano ragione. Ho scelto una magistrale legata alla finanza, ma professionalmente mi sono orientato verso l'ingegneria e l'industria. È proprio questo il bello della data science: le competenze sono trasferibili da un ambito all'altro».
Il titolo della sua tesi è piuttosto complesso. Come spiegherebbe ai non addetti ai lavori che cosa ha realizzato?
«In parole semplici, ho sviluppato un sensore virtuale capace di affiancare, ed eventualmente sostituire, i costosissimi sensori fisici utilizzati per monitorare le emissioni inquinanti delle turbine a gas. Sono macchinari impiegati in tantissime applicazioni, dalla produzione di energia alla propulsione aeronautica, fino all'industria petrolifera. Il controllo delle emissioni è fondamentale. Il mio sistema utilizza l'intelligenza artificiale per effettuare previsioni, ma la vera innovazione riguarda il modo in cui viene aggiornato».
Vale a dire?
«Il sensore viene ricalibrato soltanto quando è necessario e utilizzando esclusivamente i dati realmente utili. In questo modo si evitano elaborazioni superflue e si riduce il consumo di risorse computazionali. È una sostenibilità su due fronti: da un lato contribuiamo a monitorare le emissioni industriali, dall'altro rendiamo più efficiente l'intelligenza artificiale stessa».
Ma l'intelligenza artificiale, che dovrebbe aiutarci a combattere la crisi climatica, non rischia di aggravare il problema con i suoi enormi consumi energetici?
«È esattamente il punto. Esiste un filone di ricerca chiamato Green AI, al quale mi sto interessando e nel quale mi sto specializzando, che studia come rendere questi sistemi più sostenibili. I data center consumano enormi quantità di acqua ed elettricità. Se impariamo a ridurre i dati utilizzati e a ottimizzare i processi, possiamo diminuire l'impatto ambientale. Il paradosso è che l'intelligenza artificiale, nata per renderci più produttivi ed efficienti, rischia di diventare essa stessa uno strumento che rende il mondo meno sostenibile. Bisogna trovare il giusto equilibrio, integrandola nella vita quotidiana senza compromettere le risorse del pianeta».
Oggi lavora al Kilometro Rosso. Brescia e Bergamo sono territori fortemente manifatturieri: le nostre aziende sono pronte alla rivoluzione dell'intelligenza artificiale?
«Sì e no. Sì, perché chi non adotterà queste tecnologie rischia inevitabilmente di rimanere indietro. Il futuro sarà sempre più guidato dai dati e le imprese dovranno adattarsi. No, se pensano che sia un processo immediato o gratuito. Servono specialisti, dati di qualità, sistemi per raccoglierli e gestirli, infrastrutture solide. Non basta assumere una persona che sappia maneggiare qualche dato e aspettarsi che rivoluzioni l’azienda. Occorre costruire un’architettura robusta, investire nelle competenze e ripensare i processi. È una trasformazione complessa, ma sarà questa la direzione dell'industria».
