Intelligenza artificiale & settore energetico
L’intelligenza artificiale avrà un grande ruolo nel settore energetico. Articolo a cura di Cecilia Bergamasco, giornalista scientifica
L’intelligenza artificiale (IA) sta emergendo come uno strumento trasformativo nel settore energetico, migliorando l’efficienza, la sicurezza e la sostenibilità dell’approvvigionamento e della distribuzione dell’energia. Le sue applicazioni spaziano dall’ottimizzazione delle reti intelligenti fino alla manutenzione predittiva degli impianti rinnovabili, riducendo costi ed emissioni. Dando un rapido sguardo ai numeri, nei prossimi cinque anni nel mercato dell’energia e dell’elettricità si dovrebbe registrare un tasso annuo di crescita del giro d’affari dell’IA del 24,54% e raggiungere 17,745 miliardi di dollari entro il 2029, rispetto ai 5,923 miliardi di dollari del 2024.
Il sistema energetico è estremamente complesso, ricco di dati e dinamico. A livello globale, esistono circa 75 mila centrali elettriche, quasi 80 milioni di chilometri di linee di distribuzione e trasmissione dell’elettricità, 1,4 miliardi di automobili, 900 mila chilometri di gasdotti per il gas naturale, 1,5 miliardi di unità di condizionamento dell’aria e 1.200 grandi impianti siderurgici. Infrastrutture come queste devono far fronte alle fluttuazioni della domanda e dell’offerta, per questo l’IA è considerata strategica.
Una serie di tendenze sta ulteriormente aumentando la complessità del sistema energetico. Le fonti rinnovabili variabili e distribuite stanno, fortunatamente, aumentando la loro quota nella produzione globale di elettricità, mentre tecnologie come le pompe di calore e i veicoli elettrici stanno influenzando i modelli di domanda energetica. Secondo l’International Energy Agency (IEA), l’IA è una tecnologia chiave per accelerare la transizione verso un sistema energetico più efficiente e resiliente. Il suo impiego consente una gestione più dinamica e predittiva della domanda e dell’offerta, migliorando la stabilità delle reti e riducendo le perdite.
«L’Intelligenza Artificiale ha il potenziale di migliorare drasticamente la sicurezza energetica e la sostenibilità globale, riducendo le emissioni e ottimizzando l’uso delle risorse», ha detto Fatih Birol, direttore esecutivo dell’IEA durante la “Global Conference on Energy and AI” che si è tenuta a Parigi il 4 e 5 dicembre scorsi. La IEA stima, infatti, che l’uso dell’IA nei sistemi energetici potrebbe ridurre i costi operativi del 10-20%, migliorare la resilienza della rete del 15% e abbattere le emissioni di CO2 del 10%.
Le applicazioni non si limitano al settore dell’elettricità. Nel settore industriale, la combinazione di IA e robotica potrebbe portare a processi di produzione più efficienti e precisi, riducendo potenzialmente i costi di produzione del fotovoltaico o delle batterie. Esistono anche notevoli applicazioni di IA per la produzione di petrolio e gas, tra cui l’analisi dei dati del sottosuolo e l’ottimizzazione delle operazioni delle raffinerie o degli impianti di perforazione.
Non c’è IA senza digitalizzazione
L’adozione dell’IA nel settore energetico è strettamente legata alla digitalizzazione delle infrastrutture. Secondo il rapporto “Digitalization and Energy” dell’IEA, il volume di dati energetici disponibili è aumentato di oltre il 50% negli ultimi cinque anni, grazie alla diffusione di dispositivi IoT e sensori avanzati. Questa crescita ha consentito lo sviluppo di algoritmi sempre più sofisticati, in grado di ottimizzare i flussi energetici con precisione millimetrica. Le reti intelligenti (smart grids), potenziate dall’IA, consentono una distribuzione più efficiente dell’energia, evitando sprechi e bilanciando in tempo reale domanda e offerta, questo grazie alla capacità dell’IA di analizzare e prevedere la domanda energetica in tempo reale.
Algoritmi avanzati sono in grado di raccogliere ed elaborare dati provenienti da milioni di dispositivi, dalle reti intelligenti agli elettrodomestici connessi, ottimizzando la distribuzione dell’energia in base al fabbisogno reale. In particolare, gli algoritmi di machine learning analizzano dati in tempo reale provenienti da sensori e smart meters, prevedendo con precisione i consumi e la produzione da fonti rinnovabili. Grazie alla capacità predittiva dell’IA, si riducono così le perdite di rete fino al 30%, migliorando l’affidabilità dell’approvvigionamento.
In California, il programma “Demand Response” basato sull’IA ha permesso di ridurre il consumo energetico del 20% durante le ore di picco, evitando blackout e sovraccarichi della rete. Allo stesso modo, l’IA viene utilizzata in paesi come la Germania per prevedere la produzione di energia da fonti rinnovabili, migliorando l’integrazione della generazione solare ed eolica nella rete. La rete nazionale britannica, invece, utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere la domanda energetica con 48 ore di anticipo, migliorando la gestione delle fonti rinnovabili; mentre in Cina l’uso di intelligenza artificiale nei sistemi di previsione della domanda ha migliorato l’efficienza della distribuzione di energia del 30%, riducendo significativamente le emissioni di CO2 grazie a una gestione più efficace della rete.
Manutenzione predittiva e più efficienza
Impianti fotovoltaici ed eolici traggono grandi benefici dall’IA, che permette una manutenzione predittiva, riducendo i guasti e prolungando la vita utile delle infrastrutture. Sistemi avanzati di visione artificiale, machine learning e analisi dei Big Data, per esempio, sono in grado di rilevare difetti nei pannelli solari e prevedere guasti con settimane di anticipo. Secondo uno studio del 2024 di Research and Markets, l’uso dell’IA nella gestione degli impianti solari ha migliorato l’efficienza del 15% e ridotto i costi di manutenzione del 25%.
Allo stesso modo gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare i dati dei sistemi di energia solare o eolica per individuare gli schemi e prevedere la quantità di energia generata.
Un’alleata per la ricerca scientifica
Un esempio su tutti dell’importanza dell’IA nel campo della ricerca è la scoperta di materiali per produrre batterie più performanti. Questo processo generalmente si basa sull’ingegno umano e sulla conoscenza del comportamento dei diversi composti. Ma quando ci si trova davanti a un vasto numero di opzioni da sperimentare l’intelligenza artificiale offre eccellenti risultati nel risolvere i problemi di valutazione.
A luglio 2024, i ricercatori di un laboratorio statunitense e di Microsoft hanno pubblicato i risultati di uno studio che ha utilizzato l’IA per valutare 32,5 milioni di possibili nuovi elettroliti allo stato solido per le batterie al litio, trovandone 23 con le caratteristiche giuste. Gli scienziati svedesi, a loro volta, hanno recentemente vagliato 45 milioni di potenziali nuove molecole per i catodi delle batterie, trovando quasi 4.600 candidati promettenti. Altri team hanno ottenuto risultati simili. Questo tipo di tecniche sta attirando sempre più finanziamenti: Anionics, una start-up che si occupa di intelligenza artificiale, ha recentemente stretto una partnership con la filiale di produzione di batterie della Porsche… CONTINUA A LEGGERE GRATIS L’ARTICOLO SU L’ECOFUTURO MAGAZINE
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