L’Artificial Intelligence (AI) è considerata la tecnologia con maggior potenziale per il prossimo futuro in una molteplicità di settori, tra cui spiccano la robotica, il marketing, la sanità e la grande distribuzione. Ma in cosa consista esattamente questa tecnologia e quali siano le sue potenzialità in ambito energetico, sono questioni tutte da chiarire e da esplorare.

L’intelligenza artificiale è una scienza che studia il pensiero umano per costruire entità intelligenti finalizzate alla risoluzione di problemi complessi. Diversamente dai computer tradizionali che sono programmati per svolgere compiti predefiniti come l’esecuzione di un software, un’intelligenza artificiale è programmata per autoprogrammarsi. Tale processo di apprendimento è denominato Machine Learning (ML), o apprendimento automatico, grazie al quale le macchine sono in grado di trovare soluzioni a problemi specifici in maniera pressoché autonoma.

Un esempio evidente sono le nuove tecniche e metodi per il riconoscimento facciale. Costruire un programma con le metodologie tradizionali in grado di riconoscere i volti di milioni, se non miliardi, di persone vorrebbe dire mapparne tutte le caratteristiche a priori, un lavoro lungo ed estremamente dispendioso. Con l’avvento dell’AI e del Machine Learning invece, si utilizzano le cosiddette “reti neurali”, sistemi computazionali che si ispirano al nostro sistema nervoso. In tal modo, le caratteristiche dei volti vengono tradotte in variabili man mano che si scandagliano le immagini ed è il sistema stesso che ricerca differenze e somiglianze, stabilendo schemi di riconoscimento. L’essere umano, quindi, non deve fare altro che monitorare questo processo di apprendimento, correggendo il programma quando sbaglia e fornendo un feedback positivo quando opera correttamente.

Queste tecniche di apprendimento computazionale che si basano sulle intelligenze artificiali hanno recentemente cominciato a prendere piede anche nel settore dell’energia. Infatti, l’Agenzia Internazionale per l’Energia (AIE) prevede che anche in campo energetico l’AI sarà determinante negli anni a venire e trasformerà i sistemi energetici globali in maniera fondamentale, rendendoli maggiormente interconnessi, affidabili e sostenibili. Nell’ambito della produzione di energia pulita e del consumo di energia in generale, sono molteplici le problematiche complesse a cui l’AI può trovare soluzione e sono già numerosi i progetti avviati sulla base questa tecnologia.

Per quanto riguarda la produzione di energia da fonti rinnovabili, è risaputo come l’incertezza riguardo alle condizioni metereologiche costituisca un grande problema. Essere dipendenti in grande misura da sistemi fotovoltaici o eolici è infatti rischioso perché, in caso di cattive condizioni atmosferiche, bisognerebbe compensare la fornitura di energia con altre fonti, un’operazione molto dispendiosa e poco sostenibile. Xcel, una società statunitense operante in Colorado, utilizza l’AI per far fronte a questi problemi e ottimizzare produzione, trasmissione e immagazzinamento dell’energia prodotta dai suoi parchi eolici (wind farm) sparsi sul territorio. Integrando in tempo reale i propri dati metereologici con quelli provenienti da satellite, i loro sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di identificare schemi ricorrenti, massimizzare l’efficienza e minimizzare i rischi per la fornitura di energia elettrica. La società, attiva dal 2009, ha riscosso un enorme successo, tant’è vero che a fronte di competitors recentemente entrati nel mercato, cercherà di aumentare la sua capacità produttiva del 50% entro il 2021.

Per quanto riguarda invece il consumo di energia e l’efficienza energetica, l’AI sta forse avendo un impatto ancor più determinante. In ambito industriale, l’uso di energia è spesso una delle voci più significative dei bilanci annuali e i margini di miglioramento potenziali offerti dall’AI sono considerevoli. Una delle applicazioni più interessanti dal punto di vista dell’efficienza energetica è l’Internet of Things (IoT), letteralmente “internet delle cose”. I sistemi IoT sono basati su una rete di sensori che misurano e comunicano tra di loro via internet, fornendo una quantità molto elevata di dati che poi vengono elaborati e tradotti in soluzioni efficienti. Un esempio è costituito da DeepMind, una compagnia londinese acquistata da Google nel 2014, che è riuscita a ridurre il quantitativo di energia necessario a raffreddare i numerosi server nei data centre di Google di più del 40% in soli due anni. Il fatto curioso è che nessun metodo tradizionale avrebbe potuto raggiungere un risultato simile in un tempo così breve. Quel che è certo è che sia “bastato” insegnare all’AI le dinamiche del funzionamento del data centre di Google, dargli il controllo del sistema e lasciargli ottimizzare il tutto per conto proprio.

L’esempio di Google non è fantascienza, tant’è vero che molte aziende stanno sviluppando sistemi analoghi per uso proprio o da commercializzare sul mercato. L’accessibilità dell’AI non è ristretta solamente a chi può permettersi di fare grandi investimenti, ma anche alle PMI e ai singoli cittadini. L’ambito domestico rappresenta uno dei settori con maggiore potenziale in quanto si stima che entro il 2040 ci saranno un miliardo di “Smart Homes” e 11 miliardi di elettrodomestici intelligenti nel mondo, l’ottimizzazione dei quali mediante intelligenza artificiale consentirebbe una riduzione di più del 10% del consumo di energia domestica. Oltre al fatto che queste reti interconnesse stanno già producendo un’enorme quantità di dati utilizzabili dalle compagnie di utilities, di qui a poco arriveranno anche soluzioni dirette ai consumatori. Il monitoraggio dell’utilizzo di elettrodomestici, per esempio, può generare dati che consentono, con strumenti di AI, di stimarne i costi e proiettarli sull’ipotetica bolletta di fine mese, aiutando l’utente ad effettuare le scelte più sostenibili.

Pur essendo questi solo esempi delle applicazioni AI legate al mondo dell’energia, non c’è dubbio che vi siano grandi potenzialità per queste tecnologie nel futuro prossimo di altri settori a livello nazionale e globale. È ragionevole pertanto osservare con attenzione i vari progetti e le varie applicazioni dell’AI finalizzate ad una maggior efficienza delle fonti rinnovabili e a rendere più sostenibile il consumo di tutti i giorni. L’intelligenza artificiale si candida sicuramente ad essere un acceleratore fondamentale di quella transizione sostenibile tanto attesa e che allo stato attuale fatica ancora a decollare.