Come dati e algoritmi stanno cambiando la gestione della domanda energetica

In questi ultimi anni la nostra società è attraversata da due rivoluzioni “gemelle”, destinate a incrociarsi sempre più spesso: la trasformazione digitale e la transizione energetica. In questo scenario, l’intelligenza artificiale (IA) assume un ruolo strategico in quanto strumento diventato ormai imprescindibile per affrontare in modo sostenibile le sfide dell’efficienza, della sicurezza e dell’ottimizzazione dei consumi energetici. Grazie alla sua capacità di elaborare grandi volumi di dati in tempo reale, di individuare pattern e di prevedere comportamenti complessi, i sistemi di IA, infatti, stanno già rivoluzionando il modo in cui produciamo, distribuiamo e consumiamo energia.

Uno degli ambiti più promettenti in questo scenario è indubbiamente la gestione smart della domanda energetica. Sfruttando dati provenienti da sensori installati su edifici, impianti industriali e reti di distribuzione, l’intelligenza artificiale è in grado di prevedere con grande precisione i picchi di consumo e suggerire azioni correttive in tempo reale. Questo comporta un duplice beneficio: da un lato, una riduzione degli sprechi e un uso più efficiente delle risorse; dall’altro, vantaggi economici tangibili per cittadini e imprese, che possono beneficiare in tal modo di tariffe dinamiche e consumi ottimizzati.

I sistemi informativi evoluti di gestione permettono, infatti, di anticipare fluttuazioni nella domanda sulla base di serie storiche e condizioni in tempo reale, supportando così i gestori della rete nel bilanciare carichi e prevenire sovraccarichi. Questa capacità predittiva diventa fondamentale in un sistema energetico che integra sempre più fonti rinnovabili, intrinsecamente variabili e in diversi casi poco programmabili.

Inoltre, l’IA può suggerire strategie di “demand response”, ovvero interventi mirati per ridurre o spostare i consumi in specifici orari, incentivando i comportamenti virtuosi attraverso, per esempio, meccanismi economici premiali, un po’ come avviene già oggi con le fasce orarie ma in maniera più puntuale e dinamica, in modo che anche gli utenti diventino parte attiva di un sistema più flessibile, intelligente e partecipato.

Un’ulteriore frontiera è rappresentata dall’integrazione dell’IA con le blockchain energetiche. In futuro, per esempio, potremmo avere contatori intelligenti che, tramite smart contract, scambiano automaticamente energia tra chi ne ha bisogno e chi temporaneamente non la usa.

Anche la pubblica amministrazione può trarre importanti benefici dall’uso dell’IA nella gestione energetica. Pensiamo, per esempio, agli edifici istituzionali, scolastici, ospedalieri: attraverso sistemi predittivi, è possibile regolare i consumi energetici in base all’occupazione reale degli spazi, alle condizioni climatiche e agli orari di utilizzo, evitando sprechi e contribuendo a ridurre la spesa pubblica. E tutto questo non è futuro, è già possibile.

Per le imprese manufatturiere, poi, la possibilità di prevedere picchi di consumo e modulare la produzione in funzione della disponibilità energetica rappresenta un vantaggio competitivo piuttosto rilevante, soprattutto in un periodo in cui il costo dell’energia rappresenta una variabile strategica. Inoltre, l’adozione di queste tecnologie può essere accompagnata da un percorso di sostenibilità che rafforza il posizionamento e l’immagine aziendale, aprendo a nuove opportunità di mercato.

In tale contesto, l’Agenzia per l’Italia Digitale, in quanto soggetto attuatore delle politiche digitali nazionali, promuove l’integrazione dell’IA anche nella progettazione e nell’erogazione dei servizi pubblici, favorendo soluzioni che, oltre a essere tecnologicamente avanzate, siano anche etiche, trasparenti e sostenibili. Anche il Piano Triennale per l’informatica nella PA - il principale strumento strategico e operativo attraverso cui AgID guida e coordina la trasformazione digitale – afferma la necessità di “promuovere lo sviluppo sostenibile, etico ed inclusivo, attraverso l'innovazione e la digitalizzazione al servizio delle persone, delle comunità e dei territori, nel rispetto della sostenibilità ambientale”. E uno degli undici princìpi guida si concentra, non a caso, sul ciclo di vita dei servizi e sulla relativa sostenibilità economica, territoriale, ambientale e sociale, che devono essere sempre considerati ricorrendo anche a forme di aggregazione. Migliorare l’efficienza non solo nei servizi, ma anche nel loro impatto energetico, è quindi una priorità imprescindibile.

Se da un lato, però, la tecnologia ci aiuta e apporta benefici in numerosi settori della società, non possiamo ignorare il fatto che anche l’IA ha un costo energetico non indifferente. L’addestramento dei modelli – in particolare quelli di grandi dimensioni – richiede quantità rilevanti di energia e risorse e per questo è fondamentale adottare un approccio che sia equilibrato, sostenibile e che tenga conto dell’intero ciclo di vita delle soluzioni tecnologiche.

Ciò implica, ad esempio, l’ottimizzazione dei data center, l’adozione di fonti rinnovabili per l’alimentazione delle strutture e infrastrutture, l’utilizzo di sistemi di raffreddamento a basso impatto ambientale, e – non da ultimo – la formazione dei cittadini e dei decisori pubblici su un uso responsabile dell’IA. È in questa prospettiva che anche la Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024–2026, redatta con il contributo della Segreteria tecnica istituita presso AgID, si muove in questa direzione.

Un’altra opzione emergente per gestire l’impatto energetico dell’IA riguarda l’utilizzo di mini-reattori nucleari di nuova generazione, come gli SMR e MMR, che producono energia in modo più pulito e continuativo. In questo modo si potrebbero alimentare datacenter ad alta intensità, contribuendo a coniugare potenza e sostenibilità.

Va tenuta sempre in mente l’importanza dello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale orientati alla sostenibilità ambientale, utilizzando tecniche come l'apprendimento incrementale e federato per ridurre le dimensioni dei modelli e il fabbisogno di risorse computazionali. Questo approccio riduce al minimo il consumo energetico, un aspetto chiave dell'efficienza delle risorse. Stiamo creando le condizioni per la transizione da modelli "a forza bruta", di grandi dimensioni e ad alto consumo energetico, a modelli fondazionali verticali e agili.

Infine, ma non per ultimo, uno dei temi su cui porre l’attenzione è quello della collaborazione tra i vari attori. Il successo della transizione digitale ed energetica passa, infatti, attraverso la costruzione di un ecosistema nazionale dell’IA fatto di partenariati tra pubblico e privato, centri di ricerca, università e startup. È solo grazie a questa sinergia che sarà possibile sviluppare soluzioni scalabili, replicabili e coerenti con le specificità del territorio italiano.

Se usata con consapevolezza, la tecnologia, e in particolare l’intelligenza artificiale, può contribuire in modo decisivo alla costruzione di un sistema energetico più efficiente, resiliente e vicino ai bisogni delle persone. L’obiettivo è chiaro: trasformare la complessità dei dati in decisioni intelligenti, che migliorino la qualità della vita e creino valore per cittadini, imprese e istituzioni.

Nel nuovo paradigma della società digitale e sostenibile, l’energia non è solo una questione tecnica, ma un diritto da gestire con responsabilità e lungimiranza. L’intelligenza artificiale, se ben governata, può diventare lo strumento chiave per raggiungere questo obiettivo.