(AI) L’AI può aiutare la decarbonizzazione? L’abbiamo chiesto all’AI!
Abbiamo chiesto all'AI di Gemini se e come l'Intelligenza Artificiale (AI) stessa possa supportare i processi di decarbonizzazione.
Gemini ci risponde che l'AI può agire come un catalizzatore fondamentale per la decarbonizzazione, fornendo strumenti avanzati per ottimizzare i processi e superare le sfide legate alla transizione energetica.
L'AI, in particolare tramite l'analisi di big data e l'apprendimento automatico (machine learning), può migliorare l'efficienza energetica, ottimizzare le fonti rinnovabili e supportare una gestione più intelligente delle reti.
Ottimizzazione delle Fonti Rinnovabili
L'AI può diventare cruciale per massimizzare l'efficacia delle fonti energetiche rinnovabili, intrinsecamente intermittenti, grazie a:
- previsione della produzione di energia rinnovabile: gli algoritmi di AI analizzano dati meteorologici, storici e ambientali per prevedere con maggiore precisione la produzione di energia da fonti come il fotovoltaico e l'eolico. Questo permette ai gestori delle reti di bilanciare meglio l'offerta e la domanda, riducendo la necessità di centrali a combustibili fossili di riserva.
- gestione degli impianti a Fonti Rinnovabili: l'AI può ottimizzare il funzionamento degli impianti rinnovabili in tempo reale. Ad esempio, può regolare l'orientamento delle pale eoliche (wake steering) o dei pannelli solari per massimizzare la produzione di energia, riducendo il fabbisogno di terreno e aumentando l'efficienza complessiva.
Efficienza Energetica e Reti Intelligenti
L'AI contribuisce a creare sistemi energetici più efficienti e resilienti attraverso diverse strategie e soluzioni, quali:
- Smart Grid (reti intelligenti): l'AI permette alle reti elettriche di diventare "intelligenti", bilanciando dinamicamente la domanda e l'offerta di energia. Analizzando in tempo reale i dati provenienti da sensori e contatori, l'AI può prevedere i picchi di consumo e redistribuire l'energia in modo efficiente, migliorando la stabilità della rete e riducendo le perdite.
- Demand-Response: i sistemi AI possono adattare i consumi energetici di edifici, industrie e utenze domestiche in base alla disponibilità di energia rinnovabile e ai prezzi dinamici. Questo incoraggia comportamenti virtuosi e riduce il carico sulla rete nelle ore di punta.
- manutenzione predittiva: l'AI monitora le infrastrutture energetiche per prevedere guasti e malfunzionamenti. Questo riduce i tempi di inattività e i costi di manutenzione, contribuendo a mantenere la stabilità e l'affidabilità dei sistemi energetici.
Altre Applicazioni e Sfide
L'AI ha un impatto positivo anche in altri settori, quali:
- Industria e Logistica: l'AI ottimizza i processi produttivi e la gestione della catena di approvvigionamento per ridurre il consumo di energia e le emissioni. Ad esempio, può migliorare i percorsi dei veicoli commerciali per ridurre il consumo di carburante.
- Monitoraggio delle emissioni: l'AI aiuta le aziende a misurare, simulare e prevedere in modo accurato le proprie emissioni, supportando la definizione di strategie di riduzione efficaci.
Nonostante il grande potenziale, è importante considerare il paradosso energetico dell'AI: i modelli AI, specialmente quelli generativi, richiedono un'enorme quantità di energia per l'addestramento e il funzionamento dei data center, generando a loro volta emissioni di carbonio.
Per mitigare questo impatto, si stanno sviluppando strategie come l'hardware più efficiente, il "carbon-aware scheduling" (pianificazione dei processi in base alla disponibilità di energia pulita) e l'adozione di energie rinnovabili per alimentare i data center.
