AI a supporto delle terre rare e della sostenibilità

Ottobre 2, 2025
Angela Petraglia

Agenda 2030 per la sostenibilità

Il concetto di sostenibilità viene affrontato nell’Agenda 2030 adottata da 193 Paesi membri delle Nazioni Unite in occasione del Vertice sullo Sviluppo Sostenibile del 2015¹

L’Agenda 2030 prevede 17 obiettivi di sviluppo sostenibile (SDGs Sustainable Development Goals) e 169 sub-obiettivi da realizzare entro il 2030 per garantire integrazione, universalità, trasformazione e inclusione del singolo individuo e delle realtà aziendali.

L’Agenda 2030 è un risultato importante dopo l’Accordo di Parigi del 2015 e l’European Green Deal del 2019.

L’Accordo di Parigi ha definito un programma vincolante per il contenimento del riscaldamento

La sostenibilità è essenziale per conseguire gli obiettivi dell’Agenda 2030 in azienda e produrre un impatto sociale, economico e ambientale.
Occorre conoscere i processi, individuare ruoli e responsabilità e sviluppare un sistema di governance strategico ed efficace.

Serve un piano di azione focalizzato sugli obiettivi da perseguire e gli strumenti di misurazione e monitoraggio nel tempo.

Terre rare e approvvigionamento tecnologico

L’intelligenza artificiale è estremamente energivora ma l’Europa non dispone di terre rare come il litio, il rame, il nichel etc essenziali per batterie, turbine eoliche, pannelli solari, semiconduttori e infrastrutture.

Le terre rare (rare – earth elements, REE) sono un insieme di 17 elementi della tavola periodica di Mendeleev, di vitale importanza per la transizione energetica e digitale². Sono chiamate terre rare per la difficoltà di reperimento di giacimenti economicamente sfruttabili, ricchi di terre rare pesanti, e per le difficoltà di estrazione e lavorazione dei minerali grezzi³.

Le materie prime critiche come il litio e il magnesio sono assolutamente necessarie per evitare il rischio di interruzione delle forniture in settori economici chiave legati all’energia, alla mobilità elettrica e all’industria digitale.

Progetti strategici per l’accesso alle materie prime critiche

Per sopperire questa lacuna, la Commissione europea ha approvato una lista di 47 progetti strategici⁴ in 13 Paesi dell’UE (solo 4 italiani) per garantire e diversificare l’accesso alle materie prime nell’UE e sta discutendo di una proposta per far fronte alle restrizioni imposte dalla Cina sulle esportazioni di materie prime critiche⁵ . Di recente inoltre è stato annunciato il secondo bando per la presentazione di progetti strategici in tema di materie prime critiche, con termine al 15 gennaio 2026⁶.

In Italia sono stati selezionati i seguenti progetti:

Alpha Project, della Solvay Chimica Italia Spa. Progetto per il riciclo dei sei metalli del gruppo del platino (platino, palladio, rodio, rutenio, iridio e osmio);
.Life22-Env-It-Inspiree, che vede come capofila la società Itelyum Regeneration. Il progetto punta alla realizzazione presso lo stabilimento Itelyum di Ceccano (Fr) di un impianto su scala industriale per il riciclo di elementi di terre rare (in particolare neodimio, praseodimio, disprosio) da magneti permanenti esausti provenienti da RAEE;
Portovesme CRM Hub, progetto della Portovesme srl, società del gruppo Glencore International plc, leader nel commercio di di metalli non ferrosi. Il progetto per il recupero del litio;
Recover-it, progetto di Circular Materials s.r.l. per il recupero di metalli strategici (in particolare rame, nickel e platino) dalle acque industriali.

Esplorazione mineraria in Italia

L’approvvigionamento di terre rare è senz’altro centrale nella riflessione sulla transizione ecologica in Europa così come lo è il controllo e la capacità computazionale ed ecco il motivo per cui anche in Italia è stato avviato un Programma di Esplorazione mineraria⁷ generale dal Comitato Interministeriale per la Transizione Ecologica (CITE) in regioni chiave come Emilia Romagna, Lombardia, Piemonte, Trentino Alto Adige, Toscana, Marche, Lazio, Campania, Calabria e Sardegna⁸.

Intelligenza artificiale per le terre rare

Tramite l’analisi dei modelli satellitari con potenti algoritmi di ML su massicce quantità di dati geospaziali è oggi possibile ricercare le aree a più alto potenziale di concentrazione di terre rare. Il risparmio di tempo, denaro e risorse umane è decisivo per l’investimento da parte degli Stati in programmi di esplorazione mineraria. La transizione energetica si traduce dunque in un’occasione per acquisire un rilievo geopolitico ben oltre lo sviluppo tecnologico, ponendosi come partner strategici per l’economia internazionale.

Dalla transizione energetica alla sostenibilità

La transizione energetica diventa uno strumento essenziale per raggiungere gli obiettivi di sostenibilità di cui all’Agenda 2030 e si traduce in un’opportunità di sviluppo della visione etica, economica, finanziaria, normativa, politica e non solo tecnologica.

E’ importante trovare un giusto bilanciamento tra le esigenze in ambito ambientale, sociale ed economico per non compromettere lo sviluppo sereno delle prossime generazioni.

Reporting di sostenibilità per le aziende

Il legislatore europeo impone a talune tipologie di azienda la divulgazione delle informazioni in ordine alle sfide sociali ed ambientali: i cd. report di sostenibilità.

Essi si basano su tre normative in particolare:

Reg.2019/2088/UE, il Regolamento sulla finanza sostenibile cd. SFDR Sustainable Finance Discolosure Regulation relativo ai requisiti di divulgazione nel settore finanziario per indirizzare il capitale su imprese sostenibili;
Reg. 2020/852/UE in tema di Tassonomia per le attività sostenibili con cui si classificano le attività economiche per determinare se siano sostenibili dal punto di vista ambientale;
la Direttiva sulla rendicontazione della sostenibilità delle imprese (cd. CSRD Corporate Sustainability Reporting Directive) che modifica la Direttiva sulla rendicontazione non finanziaria Reg. UE 2014/95/UE e introduce regole più stringenti in tema di sostenibilità da parte delle aziende.

L’intelligenza artificiale è sostenibile?

Occorre dunque domandarsi se lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale sia davvero sostenibile.

Nel 2025, Google pubblica un’analisi dettagliata dell’impatto ambientale prodotto dai prompt su Gemini, indicando con precisione le misura del consumo: 0,24 watt/ora, 0,03 grammi di CO₂ equivalente e 0,26 millilitri d’acqua per singolo prompt servito da Gemini Apps⁹.

E’ uno studio importante per identificare uno standard o una metrica di partenza per calcolare l’impatto dell’intelligenza artificiale sull’ambiente e poter dunque avviare un’analisi più approfondita del rapporto costi – benefici e raccogliere un’evidenza del prezzo delle nostre scelte sul piano etico, economico e finanziario oltre che tecnologico.

I 10 trend strategici secondo Gartner

Gartner ha identificato 10 trend strategici della tecnologia relativi a tre ambiti: gli imperativi e rischi dell’AI, le nuove frontiere del computing e la sinergia uomo-macchina¹⁰.

Le principali tendenze tecnologiche del 2025 sono relative a:

IA agentica:
Crittografia post-quantistica
Informatica spaziale
Piattaforme di governance dell’IA
Intelligenza invisibile ambientale
Robot polifunzionali
Sicurezza della disinformazione
Calcolo efficiente dal punto di vista energetico
Miglioramento neurologico
Informatica ibrida

In sintesi, si stanno diffondendo modelli di AI agentica che svolge compiti sempre più complessi in modo autonomo, piattaforme per gestire i rischi nell’utilizzo dell’AI, sistemi per arginare la disinformazione, crittografia post quantistica per resistere agli attacchi dei futuri computer quantistici, sistemi di AI integrata nell’ambiente per rendere l’interazione più naturale, pratiche per ridurre il consumo energetico e rendere i sistemi maggiormente sostenibili, combinazione di architetture diverse per ottimizzare costi e prestazioni, interazioni più immersive, migliore automazione robotica, potenziamento delle capacità cognitive umane tramite l’interazione le neuroscienze.

Quanta ingegnerizzazione del software nello sviluppo di sistemi di AI?

Se pensiamo allo sviluppo di progetti complessi nell’ambito dell’AI dobbiamo considerare l’importanza della costruzione dell’architettura di sistema dal punto di vista ingegneristico e non solo procedurale e operativo, di scrittura del codice o di componimento di segmenti da assemblare.

E’ evidente che la componente di ingegnerizzazione del software assume tanto più rilevo e importanza in relazione alla complessità del progetto AI che si sta sviluppando e alle caratteristiche tecniche e normative a cui esso deve conformarsi. Definire i modelli e le metodologie per formalizzare un progetto di progettazione, realizzazione e manutenzione di un sistema diventa particolarmente determinante rispetto a un sistema di AI, da considerare durante tutto il ciclo di vita del software.

Conclusioni

Nel passaggio da industria 4.0 a industria 5.0 ci stiamo spostando dalla mera trasformazione digitale all’interazione uomo e macchina¹¹, riconoscendo all’essere umano una rilevanza irrinunciabile e prevalente in forza di un antropocentrismo tracotante.

L’interazione tra l’uomo e la macchina comporta una riflessione anche di natura etica sui nuovi rapporti di forza che di fatto la capacità di un agente autonomo potrà esercitare sulla capacità decisionale dell’essere umano.

A tal fine si impone un’attenta e ricercata analisi degli strumenti, delle architetture e delle metodologie tecniche, lato ingegneristico, informatico e matematico, per consentire uno sviluppo sostenibile della tecnologia in seno ad un paradigma di cura dell’umano, dell’ambiente e della natura, considerando ogni aspetto parte imprescindibile e necessaria del tutto.

Sitografia

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