Negli ultimi anni, l’uso dell’IA generativa (per esempio ChatGPT o DALL-E) è esploso anche nel settore della ristorazione, trasformando menù digitali e promuovendo attività sui social.
Questo fenomeno solleva interrogativi sui consumi energetici ”digitali” rispetto a quelli tradizionali in cucina. Da un lato i data center che eseguono modelli di intelligenza artificiale richiedono potenti GPU e sistemi di raffreddamento che consumano notevoli quantità di elettricità; dall’altro, i classici forni per pizza necessitano anch’essi di molta energia per mantenere alte temperature per la cottura, con differenze significative a seconda del tipo di alimentazione.
- Consumi nella generazione delle immagini AI:
La creazione di immagini tramite IA si basa su server dotati di GPU ad alte prestazioni. (L’acronimo significa ”unità di elaborazione grafica”, che è un processore specializzato che si occupa principalmente di elaborare dati grafici e video). Studi recenti indicano che generare un’ immagine richiede mediamente circa 0,0029 kWh (2,9 Wh), equivalenti al consumo di un telefono caricato quasi al 24%. In modelli particolarmente ”pesanti” come quelli di HuggingFace, il consumo può salire fino a 0,011kWh. Durante l’elaborazione di un’immagine complessa, una GPU professionale di ultima generazione può raggiungere picchi di 300-400 W pari a 20 ricariche complete di uno smartphone!
In termini di emissioni, considerando il mix energetico italiano (circa 270 gCo2eq/kWh), questo si traduce in frazioni di grammo di CO2 per immagine (0,001-0,003 kg), un valore decisamente contenuto rispetto a molte attività quotidiane nel mondo della ristorazione.
Consumi nella cottura di una pizza:
L’energia consumata per la cottura di una pizza professionale è invece nell’ordine di qualche centinaio di Wh, a seconda del forno. Mediamente abbiamo stimato che un forno elettrico per una pizzeria di media dimensione abbia un consumo energetico di circa 7-10 kW/h. Questo significa che, se il forno viene utilizzato per 8 ore al giorno, il consumo energetico complessivo potrebbe essere di circa 56-80 kW/h al giorno. L’energia necessaria per cuocere una pizza in ambito professionale è quindi di base significativamente maggiore che quella per la generazione di un’immagine, per darvi un dato approssimativamente preciso, abbiamo stimato che:
- Un forno elettrico professionale consuma circa 0,44 kWh per pizza (incluso preriscaldamento)
- Un forno a gas commerciale richiede tra 0,5 e 0,8 kWh per pizza, dovendo compensare maggiori dispersioni
- Un forno a legna tradizionale per pizza napoletana assorbe circa 1,86 kWh per pizza (equivalente al valore energetico della legna
Traducendo questi valori in emissioni di CO2:
- Il forno elettrico produce circa 0,12 kg di CO2 per pizza (pari a circa 1km in auto)
- Il forno a gas emette circa 0,16 kg di CO2 per pizza (equivalente a 1,3 km in auto)
- Il forno a legna, utilizzando legna certificata, ha emissioni nette considerate ”biogenetiche”, praticamente nulle nell’analisi a lungo termine.
La cottura di una pizza genera quindi decine di grammi di CO2, mentre un’immagine IA solo pochi grammi.
IA per l’efficienza energetica in cucina
Le soluzioni di intelligenza artificiale poss0no contribuire significativamente a risparmiare energia nella ristorazione migliorando l’efficienza operativa:
- Sensori intelligenti e controlli ”smart” regolano automaticamente consumi di luci, climatizzazione e monitoraggio frigoriferi
- Modelli di demand forecasting ottimizzano la preparazione degli ingredienti e il preriscaldamento dei forni nei momenti di picco
- Sistemi basati su IA segnalano perdite di efficienza (come piastre mal isolate) e suggeriscono cicli di cottura ottimali
- Algoritmi avanzati per la gestione delle scorte e dei flussi in cucina riducono inoltre gli sprechi alimentari, abbassando indirettamente i consumi lungo tutta la filiera. Ad esempio:
- La società di catering Elior e la più ben nota IKEA hanno sperimentato con la startup ”Winnow” un sistema IA (Winnow Vision) che monitora i rifiuti alimentari in mensa, puntando a ridurre del 30% lo spreco di cibo e del 12% le emissioni di CO2 per pasto
sostenibilità digitale e culinaria: verso nuovi orizzonti
Il confronto evidenzia una realtà interessante: generare un’immagine tramite IA richiede un’energia nell’ordine di pochi Wh, mentre cuocere una pizza consuma centinaia o migliaia di Wh. Le emissioni di CO2 legate all’IA risultano quindi quasi trascurabili rispetto a quelle della cottura tradizionale ma la vera innovazione risiede nell’integrazione dei due mondi. L’intelligenza artificiale offre ulteriori opportunità per la sostenibilità energetica nei ristoranti attraverso:
– Ottimizzazione dei cicli termici: algoritmi che apprendono dalle abitudini di cottura possono regolare automaticamente l’accensione e lo spegnimento dei forni, riducendo i tempi di preriscaldamento fino al 15%.
– Manutenzione predittiva: sistemi di monitoraggio intelligente possono identificare anomalie nei consumi energetici prima che diventino problemi, prolungando la vita delle attrezzature.
– Menù engineering sostenibile: l’IA può analizzare l’impronta di carbonio degli ingredienti e suggerire combinazioni che mantengano l’identità gastronomica riducendo l’impatto ambientale.
– Gestione integrata energia-acqua: piattaforme che ottimizzano simultaneamente consumi idrici ed elettrici, con risparmi documentati fino al 20% nelle lavastoviglie professionali.
I casi di utilizzo dell’IA dimostrano già l’efficacia di queste soluzioni nel ridurre sprechi e costi operativi. Particolarmente promettente è l’applicazione di modelli di apprendimento federato che permettono ai ristoranti di condividere dati anonimi sui consumi, creando benchmark di efficienza energetica specifici per categoria e dimensione.
In questo dialogo tra innovazione tecnologica e tradizione culinaria, si delinea un futuro in cui ogni kilowattora risparmiato contribuisce tanto alla sostenibilità economica quanto a quella ambientale: non più mondi separati, ma alleati nella creazione di una ristorazione più efficiente e consapevole.
Il valore aggiunto dell’IA non sta solo nella sua impronta energetica ridotta ma nella capacità di orchestrare tutti i processi verso un obbiettivo comune di ottimizzazione delle risorse.
