Secondo un nuovo studio della Stanford University l’accesso all’elettricità può svolgere un ruolo molto più significativo nel migliorare i mezzi di sussistenza economici di quanto si pensasse in precedenza.
Gli scienziati della Stanford University hanno sfruttato il potere delle immagini satellitari e dell’intelligenza artificiale per quantificare gli impatti che un tale cambiamento può avere, pubblicando le loro scoperte mercoledì scorso su Nature.
Osservando in particolare l’Uganda e la sua rete elettrica in espansione, i ricercatori hanno visto che le condizioni finanziarie per le popolazioni che hanno avuto accesso all’elettricità sono quasi raddoppiate rispetto a quelle che ne erano prive.
“Forniamo prove causali uniche nel loro genere di come l’accesso all’elettricità influisca sul benessere economico su larga scala in un intero paese in Africa”, ha dichiarato l’autore principale Nathan Ratledge, dottorando presso la Doerr School of Sustainability di Stanford. .
I risultati arrivano durante la seconda e ultima settimana della conferenza delle Nazioni Unite sui cambiamenti climatici COP27 in Egitto, dove i paesi stanno negoziando come aumentare il sostegno ai paesi in via di sviluppo in prima linea nella crisi climatica.
Se approvato da tutte le nazioni partecipanti alla COP27, una bozza di accordo pubblicata lunedì stabilirebbe fondi per “perdite e danni”, per pagare risarcimenti a tali nazioni.
In Uganda, il paese valutato dai ricercatori di Stanford, la rete elettrica copriva il 41% della superficie terrestre della nazione nel 2019, rispetto al 12% nel 2010, secondo lo studio.
Ma gli scienziati hanno scoperto che le comunità a cui è stato concesso l’accesso all’elettricità hanno assistito a cambiamenti significativi, evidenti nell’aspetto della costruzione di case, elettrodomestici e altri beni tangibili.
Trarre queste conclusioni all’inizio non è stato un compito facile. Ratledge ha detto che quando ha iniziato a sondare l’elettrificazione in Africa cinque anni fa, non è riuscito a trovare mappe della rete elettrica in nessuna parte del continente.
“È difficile in molti paesi a basso reddito ottenere dati affidabili, e soprattutto dati ripetuti nel tempo”, ha affermato. “In molti casi, semplicemente non esistono.”
Ma tre professori di Stanford – Marshall Burke, David Lobell e Stefano Ermon – stavano lavorando a un nuovo strumento che mirava a colmare questa lacuna di dati, secondo il team.
La loro tecnica di “apprendimento profondo”, evidenziata in un articolo del 2020 su Nature Communications, sfrutta l’intelligenza artificiale per rilevare modelli ed estrarre informazioni dalle immagini, consentendo agli scienziati di applicare tale intuizione a dati satellitari liberamente accessibili e risalenti nel tempo.
Utilizzando questo strumento, Ratledge e i suoi coautori hanno avuto i dati per la rapida espansione della rete elettrica dell’Uganda nel 2011 e nel 2012.
Hanno combinato mappe digitalizzate di nuova concezione della rete del paese dal 2005 al 2016 con stime della ricchezza basate su satellite da un modello di deep learning, secondo lo studio.
Il modello ha scoperto i dati di quasi 642.000 famiglie in 27.000 villaggi in tutta l’Africa sub-sahariana, hanno osservato gli autori.
Alla fine, i ricercatori hanno scoperto che le comunità ugandesi a cui è stato concesso l’accesso all’elettricità hanno aumentato la loro ricchezza a un tasso circa doppio rispetto a quelle in cui l’elettricità non era disponibile.
“Questa intuizione non sarebbe stata possibile solo pochi anni fa”, ha dichiarato in una nota Burke, professore associato presso la Doerr School of Sustainability.
Burke ha previsto che i progressi in corso nell’elaborazione ultrapotente ed economica contribuiranno a migliorare l’accesso alle informazioni ai ricercatori che studiano politiche e programmi volti a ridurre la povertà in qualsiasi paese.
“Questa tecnica apre una frontiera completamente nuova e radicalmente diversa per valutare la crescita economica tra i paesi emergenti”, ha aggiunto Ratledge.
