L'intelligenza artificiale, un asset strategico per la transizione

Connessioni, reti, fabbisogni, serie storiche sui consumi, diversificazione delle fonti energetiche. Per essere autentica la transizione energetica dovrà riuscire a governare un'enorme massa di dati. Informazioni la cui messa a sistema sarà facilitata dall'utilizzo di appllicazioni basate sulle più moderne funzioni dell'intelligenza artificiale.

Le macchine non sono certo in grado di sostituire l'uomo ma sarà fondamentale la progettazione di flussi e algoritmi idonei a favorire minori consumi di energia elettrica – nel campo civile come in quello industriale – e responsabili di un uso più consapevole delle risorse naturali utilizzate per la produzione di energia. La citazione delle categorie matematiche non deve poi far immaginare qualcosa di troppo complicato. Maggiore sarà la facilità di impiego delle applicazioni e migliore sarà la qualità dei risultati raggiunti sul fronte della sostenibilità sul medio e lungo termine.

Il rapporto del World Economic Forum

Il World Economic Forum ha stilato un documento in cui si dettaglia il ruolo dell'intelligenza artificiale nel mercato energetico. L'analisi, svolta in collaborazione con Bloomberg e con un'agenzia del governo federale tedesco, spiega quali sono i principi che devono guidare le azioni di amministrazioni e operatori economici e fornisce alcuni esempi di applicazione dei modelli proposti.

Il dossier, fotografando il contesto contemporaneo, richiama il bisogno di diminuire le emissioni di carbonio nell'atmosfera. Una necessità per tutelare l'ecosistema ma in grado di avere effetti a cascata anche sul tessuto economico-produttivo. Le dinamiche azionate dalla transizione energetica spingono infatti a ripensare alcuni cicli produttivi e a prevedere importanti investimenti per lo sviluppo di nuove tecnologie. Una dinamica virtuosa capace di dare nuova linfa a un mercato europeo sempre più stritolato dalle tensioni sui listini delle materie prime.

Il rapporto stabilisce anche una serie di principi che dovrebbero guidare l'applicazione dell'IA nella transizione energetica. Questi principi si possono dividere in tre categorie: regolamentare l'uso (norme, gestione del rischio e responsabilità), la progettazione (automazione e sostenibilità) e l'impiego su vasta scala (dati, formazione e incentivi).

Gli esperti del Wef spiegano come il futuro della produzione di energia si candidi ad essere sempre più complesso e disseminato sul territorio. L'intelligenza artificiale, ad esempio, dovrà essere in grado di coordinare e direzionare la produzione delle centinaia di migliaia di pannelli solari che occuperanno i tetti di abitazioni e siti industriali. Secondo le loro stime, entro il 2050 si potrebbe addirittura registrare un crollo dell'83% del livello di produzioni di quelli che oggi vengono considerati medi e grandi stabilimenti per la produzione di energia elettrica. Una previsione che renderà più difficile la gestione dell'energia in circolo sulla rete.

Attraverso lo sviluppo di sistemi predittivi si dovrà quindi essere in grado di indirizzare le risorse verso la rete di trasporto pubblico o verso una fabbrica che raggiunge il suo picco di assorbimento durante una determinata fascia oraria della giornata. Azioni non semplici in cui l'apporto dell'intelligenza artificiale sarà stratregico e non certo secondario.

Proprio l'assorbimento e la gestione delle risorse a destinazione avranno anche delle implicazioni domestiche. L'intelligenza artificiale sarà cruciale anche per migliorare il design e le prestazioni degli elettrodomestici e dei device che popolano le nostre case.