AI Ecologica — Calcolatore CO₂ per le Scuole

🌿 Calcolatore CO₂

Inserisci l’uso AI della tua classe o scuola

Tre passaggi per stimare l’impatto ambientale e ricevere consigli personalizzati

Numero di studenti che usano AIAlunni che usano strumenti AI (ChatGPT, Copilot, Gemini, ecc.)

Numero di docenti che usano AIChi usa AI per preparare lezioni, correggere, fare ricerca.

Periodo di osservazione

Tipo di utilizzo prevalente

Esporta i risultati

Scegli come salvare o condividere il report.

📝 AI Carbon Diary

Registra le misurazioni nel tempo. Ogni calcolo effettuato può essere salvato nel diario per monitorare l’andamento nel tempo.

Nome della rilevazione

CO₂ calcolata (kg)

Periodo (mese/anno)

Note (facoltativo)

📝 Nessuna rilevazione ancora.

📈 Confronto tra periodi

Inserisci i dati di due periodi per vedere se l’impatto è migliorato, peggiorato o rimasto stabile.

📅 Periodo A

Nome periodo

CO₂ totale (kg)

N. persone coinvolte

📅 Periodo B

Nome periodo

CO₂ totale (kg)

N. persone coinvolte

—

🏠 Rete scuole

Questo spazio permette di registrare i dati della propria scuola e confrontarli con quelli di altre istituzioni della rete. Usa il pulsante Genera link per condividere i dati con le scuole partner.

+ Registra la tua scuola

Nome istituto

Comune / Provincia

CO₂ rilevata (kg)

Periodo di riferimento

Link di condivisione:
Copia e invia alle scuole partner.

🏠 Nessuna scuola ancora registrata.

📑 Dati scientifici di riferimento

Valori basati su ricerche peer-reviewed e rapporti istituzionali.

Indicatore	Valore	Fonte	Priorità
CO₂ per singola query GPT-4	~4,32 gCO₂eq	Luccioni et al., 2023	Alta
CO₂ training GPT-3	~552 tonnellate	Patterson et al., 2021	Rif.
Acqua per training GPT-3/4	~700.000 litri	Li et al., 2023	Alta
Consumo energia datacenter AI (2024)	460 TWh/anno	IEA 2024	Alta
Proiezione consumo AI 2026	>1.000 TWh/anno	IEA forecast	Critica
CO₂ assorbita da albero adulto/anno	~22 kg CO₂/anno	US EPA	Media
CO₂ per km auto media europea	~0,12 kg CO₂/km	EEA 2023	Rif.
Fattore emissione rete elettrica italiana	~0,233 kgCO₂/kWh	ISPRA 2024	Alta

🤖 Modelli AI a confronto

Scegliere il modello giusto per il task giusto è la prima azione concreta di riduzione.

LLaMA 3 8B / Phi-3 Mini

~0,5 gCO₂eq

Modelli leggeri, eseguibili localmente. Ideali per domande semplici.

✓ Uso quotidiano scolastico

Claude Haiku / Gemini Flash / GPT-3.5

~2,6 gCO₂eq

Buon equilibrio prestazioni/impatto. Consigliati per i task didattici.

✓ Preferenziale per le scuole

ChatGPT-4o / Claude Sonnet / Gemini Pro

~4,3 gCO₂eq

Modelli avanzati. Usare quando la qualità giustifica il costo.

⚠ Solo per task complessi

GPT-4 Turbo / Claude Opus

~10,5 gCO₂eq

I modelli più potenti. Alto impatto per query. Solo per task specialistici.

✗ Limitare

Modelli multimodali (immagini+testo)

~25 gCO₂eq

Generazione immagini AI. Impatto molto elevato.

⊗ Uso consapevole

Modelli open source locali

~0 gCO₂eq

Con energia rinnovabile locale: impatto quasi nullo. Ollama + LLaMA.

★ Soluzione ideale

📖 Il progetto AI Ecologica

Questo strumento nasce nel quadro del Progetto AI Ecologica dell’IIS Braschi-Quarenghi di Subiaco: un percorso istituzionale per costruire una cultura dell’AI consapevole, etica e ambientalmente responsabile. Sviluppato in collaborazione con DiCultHer.

Fasi del progetto

Da accordo istituzionale a rendicontazione pubblica

400+

Persone da formare

Studenti, docenti, famiglie, dipendenti comunali

−30%

Target riduzione

Consumi AI entro 18 mesi

Alberi da piantare

In spazi pubblici, adottati dalle classi (PCTO)

#	Principio	Descrizione
P1	Centralità umana	Ogni decisione significativa è presa da esseri umani.
P2	Trasparenza	I sistemi AI usati sono dichiarati e i consumi monitorati.
P3	Proporzionalità	L’AI si usa solo quando necessario, con la versione meno energivora.
P4	Equità generazionale	Compensare oggi ciò che si consuma.
P5	Reversibilità	Ogni accordo può essere rivisto dalla comunità.

Quanta CO₂ produce
l’Intelligenza Artificiale
nella tua scuola?