L’Intelligenza Artificiale sta cambiando le industrie
Le rende più efficienti e meno inquinanti. Ci sono molti progetti in corso
L’intelligenza artificiale è entrata a far parte della nostra quotidianità e ci semplifica la vita in modi che ormai diamo per scontati. Basti pensare agli assistenti virtuali per smartphone come Siri e Cortana, le chatbot per gestire l’assistenza clienti, la domotica implementata da assistenti vocali come Google o Alexa.
Trova applicazione anche nella security (per contrastare le frodi o implementare la sicurezza di strade, stazioni e aeroporti) e in diversi settori industriali, per ottimizzare la produttività e ridurre gli errori.
L’Intelligenza Artificiale consente di processare velocemente enormi quantità di dati per risolvere questioni complesse. Negli ultimi anni gli studiosi hanno cominciato a interrogarsi sulla possibilità di sfruttare questa capacità per risolvere problematiche urgenti e di interesse comune. Una su tutte, l’inesorabile avanzamento del cambiamento climatico.
Siemens produce un podcast dedicato al ruolo dell'Intelligenza Artificiale nella produzione industriale
A giugno 2019, nel report Tackling Climate Change with Machine Learning, alcuni dei massimi esperti mondiali in materia hanno individuato 13 aree di intervento per rallentare il cambiamento climatico. Tra queste: controllare l’avanzamento della deforestazione, diminuire la dispersione di energia negli edifici, rendere i mezzi di trasporto più efficienti e prevedere eventi meteorologici estremi.
Recentemente un nuovo studio dal titolo “Climate AI: How Artificial Intelligence can power your climate action strategy”, condotto dall’Istituto di ricerca Capgemini, conferma che l’utilizzo dell’IA può aiutare le organizzazioni a raggiungere il 45% degli obiettivi di riduzione delle emissioni stabiliti dall’Accordo di Parigi entro il 2030.
La tecnologia si è rivelata particolarmente utile nel monitoraggio dei consumi energetici e nella riduzione degli sprechi
Analizzando oltre settanta modi in cui l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per contrastare il climate change, il report Capgemini identifica 10 casi in cui questo tipo di intervento ha avuto particolare impatto.
Al primo posto si collocano le piattaforme per ottimizzare i consumi di energia. In questo caso, gli algoritmi vengono utilizzati per identificare malfunzionamenti e prevedere guasti senza interrompere il flusso di lavoro, ma anche per tracciare eventuali perdite di sostanze tossiche all’interno degli impianti.
Un altro campo in cui l’uso dell’IA si è rivelato particolarmente utile è quello del monitoraggio dei consumi energetici e della riduzione degli sprechi. Secondo Capgemini, l’implementazione dell’IA contribuirà a ridurre le emissioni di gas serra del 16% entro i prossimi 3-5 anni.
Lo studio Capgemini
Il machine learning viene già efficacemente utilizzato per controllare i consumi dalle grandi aziende del tech. Google usa l’intelligenza artificiale sviluppata da Deepmind, azienda londinese acquisita nel 2014, per gestire in maniera più efficiente i propri sistemi di raffreddamento.
La stessa Deepmind ha messo a punto un algoritmo in grado di aumentare il rendimento dell’energia eolica. L’algoritmo studia le previsioni del tempo di una determinata area geografica, analizzando i dati relativi al comportamento delle turbine. Grazie a queste informazioni, riesce a prevedere il comportamento del vento e, di conseguenza, la quantità di energia eolica che verrà prodotta nelle 36 ore successive.
L’Intelligenza Artificiale può aiutare a raggiungere il 45% del taglio delle emissioni dell’Accordo di Parigi
Le stime possono essere utilizzate per pianificare i momenti della giornata in cui è più utile erogare energia alla rete elettrica. Il rendimento dei parchi eolici nell’area del Midwest degli Stati Uniti gestiti con questo sistema, è aumentato del 20%.
Una delle aree di intervento più promettenti è quella delle Virtual Power Plants (VPP), cioè le centrali elettriche virtuali. Le VPP utilizzano sistemi in cloud per gestire un aggregato di unità di produzione ed accumulo di energia elettrica in maniera intelligente. L’idea delle centrali elettriche virtuali risale alla fine degli anni Novanta, ma solo lo sviluppo delle tecnologie digitali e dei sistemi di controllo da remoto degli ultimi anni ne hanno permesso la progressiva espansione.
Pur inglobando una pluralità di unità di produzione, le centrali virtuali operano nei confronti del mercato come un unico grande impianto, fornendo servizi di bilanciamento e copertura dei picchi. Nel loro portafoglio risultano particolarmente preziosi, oltre agli impianti da fonti rinnovabili non programmabili, impianti di cogenerazione e centrali di accumulo, in grado di modulare la potenza e compensare le fluttuazioni della produzione di energia tipiche delle fonti rinnovabili.
Schema riassuntivo di un Virtual Power Plant
Attualmente l’India è uno dei Paesi che sta maggiormente investendo in questa direzione, ma il settore è destinato a crescere nei prossimi anni. Si stima che il mercato globale di Virtual Power Plants raggiungerà una crescita di 2,85 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuale del 27,2%. Italia, Spagna e Regno Unito sono i paesi più orientati allo sviluppo di questa tecnologia, ma la Germania si attesta in prima posizione sul fronte degli investimenti in ricerca.
Nonostante il notevole potenziale, l’utilizzo dell’IA nella lotta al cambiamento climatico è ancora limitato. Gli investimenti profusi sono ancora esigui e la maggior parte delle organizzazioni (54%) non dispone ancora di personale adeguatamente specializzato (meno del 5% dei dipendenti ha competenze nell’ambito dell’IA).
Il machine learning viene efficacemente utilizzato per controllare i consumi dalle grandi aziende tech
Inoltre, a causa dell’emergenza Covid-19, più di un terzo dei dirigenti che si occupano di sostenibilità (37%) ha dovuto rivedere il raggiungimento degli obiettivi climatici, in particolare nel settore dell’energia e delle utility. Con lo sviluppo della cultura digitale è comunque ragionevole immaginare che l’IA rappresenterà, assieme ad altri, uno dei tool più importanti della transizione energetica dei prossimi anni.
