Intelligenza Artificiale
I data center per l’IA si stanno diffondendo come un cancro aggressivo
Renovatio 21 traduce questo articolo per gentile concessione di Children’s Health Defense.
La giornalista Maria Zeee riporta che l’impennata nella costruzione di data center negli Stati Uniti sta attirando un rinnovato esame dei costi ambientali e sociali, poiché le comunità lamentano bollette elettriche più salate, problemi di salute e un peggioramento della qualità della vita. I progetti proposti, tra cui un campus di 6.000 acri in Texas e uno sviluppo di 42.000 acri nello Utah, stanno alimentando le richieste di una regolamentazione più rigorosa, maggiore trasparenza e un coinvolgimento significativo delle comunità.
Con l’accelerazione della domanda di Intelligenza Artificiale (IA) e cloud computing, la proliferazione di enormi data center negli Stati Uniti sta sollevando interrogativi sui loro costi ambientali e sociali.
Maria Zeee, conduttrice di Daily Pulse, ha avvertito che, nonostante la crisi energetica in corso, «si stanno diffondendo come un cancro aggressivo e le conseguenze si stanno rivelando mortali».
Al centro del suo rapporto c’è il «Progetto Matador – Il Campus Avanzato per l’Energia e l’Intelligence del Presidente Donald J. Trump», un centro dati proposto nel Texas Panhandle, destinato a diventare il più grande centro dati al mondo.
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Con una superficie che può raggiungere i 6.000 acri, si prevede che l’impianto consumerà, in via prudenziale, 96 miliardi di kilowattora di energia all’anno, pari a oltre la metà del consumo energetico residenziale totale dello stato.
I residenti locali protestano contro il centro a causa dei problemi di inquinamento e della procedura di approvazione accelerata.
Il Texas ospita già almeno 87 data center, con 135 in costruzione e oltre 600 in fase di progettazione.
A livello nazionale sta crescendo l’opposizione ai data center, con le comunità che criticano l’aumento delle bollette elettriche, la pressione sulle reti elettriche esistenti e l’eccessivo consumo di acqua.
Anche chi vive vicino ai data center segnala problemi di salute, tra cui mal di testa e disturbi del sonno.
La ricerca collega l’esposizione alle radiazioni elettromagnetiche (REM) provenienti dalle linee elettriche ad alta tensione e dalle sottostazioni necessarie ai centri dati alla leucemia infantile e ad altri gravi impatti sulla salute e sull’ambiente.
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Zeee ha pubblicato un report su un data center di Meta AI da 27 miliardi di dollari in Louisiana che illustra l’impatto locale: i residenti segnalano aumenti degli affitti, un afflusso di lavoratori temporanei e un’impennata dell’inquinamento acustico e luminoso. «Spesso i residenti non si rendono conto di cosa stia succedendo finché non è già successo», ha affermato un giornalista locale. «In questo momento è il caos».
Zeee ha sostenuto che lo sviluppo dell’infrastruttura di intelligenza artificiale serve a un obiettivo più ampio di «controllo assoluto» e sorveglianza delle città intelligenti .
Nel frattempo, nella contea di Box Elder, nello Utah, il milionario canadese Kevin O’Leary , star di «Shark Tank», sta proponendo un centro di 40.000 acri, quasi sette volte più grande del Matador Project del governo, che sta ottenendo un’approvazione accelerata dall’autorità statale per lo sviluppo delle installazioni militari, come riportato da Zeee.
Con l’accelerazione degli investimenti nell’IA, crescono le richieste di una regolamentazione più rigorosa, maggiore trasparenza e un contributo significativo da parte della comunità prima che i progetti possano procedere.
Brenda Baletti
Ph.D.
© 6 maggio 2026, Children’s Health Defense, Inc. Questo articolo è riprodotto e distribuito con il permesso di Children’s Health Defense, Inc. Vuoi saperne di più dalla Difesa della salute dei bambini? Iscriviti per ricevere gratuitamente notizie e aggiornamenti da Robert F. Kennedy, Jr. e la Difesa della salute dei bambini. La tua donazione ci aiuterà a supportare gli sforzi di CHD.
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Immagine di pubblico dominio CC0 via Wikimedia
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Intelligenza Artificiale
AI identifica dove si nascondono gli esopianeti che potrebbero ospitare la vita
Alcuni ricercatori svizzeri hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale per scoprire mondi potenzialmente abitabili. Lo riporta Futurism.
Come dettagliato in uno studio pubblicato sulla rivista Astronomy and & Astrophysics, l’algoritmo di apprendimento automatico ha identificato quarantaquattro sistemi stellari che potrebbero ospitare esopianeti simili alla Terra.
Non ci sono conferme certe sull’esistenza di pianeti simili alla Terra, ma la strada agli astronomi per studiare queste regioni stellari è oramai tracciata. Nelle simulazioni, il modello ha raggiunto un valore di precisione impressionante, fino a 0,99, il che significa che il 99% dei sistemi identificati possiede almeno un pianeta simile alla Terra.
«È uno dei pochi modelli al mondo con questo livello di complessità e profondità, che consente studi predittivi come il nostro», ha dichiarato il coautore Dr. Yann Alibert, condirettore del Centro per lo Spazio e l’Abitabilità dell’Università di Berna, citato da Forbes. «Questo rappresenta un passo significativo nella ricerca di pianeti con condizioni favorevoli alla vita e, in definitiva, nella ricerca della vita nell’universo».
Gli esopianeti sono notoriamente difficili da individuare, perché sono minuscoli rispetto alle stelle e producono poca luce propria. Finora, gli scienziati hanno confermato l’esistenza di poco più di 5.800 pianeti al di fuori del nostro sistema solare, e i dati che abbiamo sulla maggior parte di essi sono scarsi.
Ciò non fornisce molto materiale su cui addestrare un algoritmo di ricerca di pattern – che richiede enormi insiemi di dati – ma gli astronomi hanno alimentato il loro modello con sistemi planetari sintetici generati con il Modello di Berna per la Formazione e l’Evoluzione dei Pianeti, che simula in modo esaustivo lo sviluppo di pianeti ipotetici fin dalla loro origine da un disco protoplanetario.
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«Il modello di Berna è uno dei pochi modelli al mondo che offre una tale ricchezza di processi fisici interconnessi e consente di realizzare uno studio come quello attuale», ha affermato Alibert in una dichiarazione relativa alla ricerca.
Durante questi test, i ricercatori hanno stabilito che il modello di intelligenza artificiale ha rivelato che gli indicatori più significativi di un pianeta simile alla Terra potrebbero essere individuati nel pianeta più interno rilevabile del sistema, in particolare nella sua massa e nel suo periodo orbitale.
A partire da questi dati, il team ha applicato l’algoritmo di apprendimento automatico a un campione di quasi 1.600 sistemi con almeno un pianeta conosciuto e una stella di tipo G, K o M, dove le stelle di tipo G sono simili al Sole e le restanti due classificazioni descrivono stelle più piccole e fredde. Ciò ha rivelato che quasi una quarantina di questi sistemi probabilmente ospitano un mondo simile alla Terra.
Ma il modello non è infallibile. Non ha riprodotto alcune caratteristiche dei sistemi stellari osservate dagli astronomi, come la forte correlazione tra le cosiddette Super Terre e i Giove freddi, che spesso appaiono insieme attorno a stelle simili al Sole. Inoltre, i pianeti sintetici tendono a trovarsi più vicini alle loro stelle rispetto a quelli reali.
La ricerca è in continuo movimento e in continua esplorazione e solo il tempo, forse non ancora quantificabile, potrà darci risposte più precise alla nostre domande e alle tante incognite che nasconde l’universo.
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