La transizione energetica rappresenta un processo di trasformazione profonda, volto alla decarbonizzazione del sistema energetico. Questa sfida, per essere vinta, ha bisogno che alcune tecnologie crescano e si diffondano il più possibile, e perché questo accada occorre far fronte all’aumento della domanda di materie prime.
Il settore energetico, come noto, sta attraversando importanti trasformazioni nella direzione di decarbonizzare i modelli di produzione e di consumo dell’energia. Un impegno che ha richiesto coesione e convergenza di intenti nella comunità internazionale e ancora di più tra i Paesi dell’Unione Europea che hanno definito direttive per traguardare importanti obiettivi di decarbonizzazione al 2030 e al 2050.
Nel contesto attuale, le risorse del sottosuolo – minerarie, energetiche e geotermiche – rappresentano una leva strategica per la competitività industriale, la transizione energetica e la sicurezza degli approvvigionamenti. Ma per trasformarle in valore economico, sociale - occupazionale e sostenibile anche da un punto di vista ambientale, è necessario sempre più una vista unitaria e un governo lungo tutta la filiera, secondo un approccio di sostenibilità sempre crescente, dall’esplorazione all’utilizzo finale, passando per trasformazione, trattamento, riciclo e riuso.
L'Intelligenza Artificiale (IA) è un ramo dell'informatica che sviluppa sistemi capaci di svolgere attività che tradizionalmente richiedevano intelligenza umana: comprendere il linguaggio, pianificare, ragionare, riconoscere pattern. Il termine nasce nel 1955, nel nome proposto per una conferenza al Dartmouth College. Da allora, grazie ai progressi tecnologici e alla diffusione di internet, sono stati sviluppati numerosi sistemi con applicazioni sempre più impattanti. I recenti servizi di chatbot e gli LLM sono una manifestazione molto attuale e di sicuro impatto, ma già molto prima l’IA ha dato risultati che hanno già cambiato il nostro modo di muoverci.
L'intelligenza artificiale sta acquisendo un ruolo crescente nella gestione dell'energia, affermandosi come strumento di supporto all'efficienza, alla sostenibilità e alla digitalizzazione. Tuttavia, il suo utilizzo pone anche interrogativi sul fronte dei consumi energetici diretti, che vanno analizzati con attenzione per valorizzare appieno il potenziale di questa tecnologia. Questo tema è stato al centro dello studio FIRE Intelligenza artificiale per la gestione dell’energia.
Research on AI's potential to solve operational complexity and sustainability issues has grown, making it a disruptive force in the oil and gas sector. In order to take advantage of AI's predictive and diagnostic powers, the industry must manage concerns about data privacy, explainability, and professional training, according to studies by Velasco (2022), Kaur et al. (2023), and Nishant et al. (2020). Applications ranging from production forecasting to seismic data analysis and intrusion detection are highlighted in reviews like Ahmad et al. (2021) and Zhuang et al.
Avanza la ricerca sul potenziale dell’intelligenza artificiale (IA) nel risolvere le complessità operative e le questioni di sostenibilità, così come la sua applicazione nel settore petrolifero e del gas. Tuttavia, al fine di sfruttare le capacità predittive e diagnostiche dell’IA, l’industria deve gestire le preoccupazioni relative alla privacy dei dati, alla spiegabilità e alla formazione professionale, così come si evince dagli studi di Velasco (2022), Kaur et al. (2023) e Nishant et al. (2020).
Il settore fotovoltaico sta vivendo una trasformazione silenziosa ma profonda. Mentre i sistemi fotovoltaici ricoprono un ruolo sempre più importante nella transizione energetica, un'altra rivoluzione sta prendendo forma dietro le quinte: l'intelligenza artificiale sta gettando le basi per ridisegnare l'intero ciclo di vita dell'energia solare, dalla produzione dei moduli alla gestione degli impianti.
Nel panorama energetico contemporaneo, l’Europa si trova ad affrontare la sfida cruciale di raggiungere la neutralità climatica entro il 2050, garantendo al contempo stabilità e affidabilità del sistema. Per riuscirci è necessario un ripensamento radicale delle infrastrutture energetiche, chiamate a trasformarsi da sistemi tradizionali, passivi e centralizzati, in reti intelligenti, adattive e resilienti.
L’intelligenza artificiale è già nei reparti produttivi, ma la domanda chiave è meno retorica di quanto sembri: in quali processi l’IA sta generando, oggi, risparmi energetici e tagli alle emissioni misurabili, e con quale ordine di grandezza? Le evidenze disponibili mostrano un quadro discontinuo ma in accelerazione.
