L’Intelligenza Artificiale sta cambiando rapidamente il panorama del settore energetico, migliorando l‘efficienza nella gestione delle risorse e accelerando la transizione verso modelli più sostenibili. Tuttavia, l’uso crescente di queste tecnologie porta con sé sfide energetiche significative: se da un lato le implementazioni garantiranno un aumento della produttività mai visto prima, perché ciò avvenga senza complicazioni sarà necessario usufruire di molta energia, a basso costo.
Intelligenza artificiale e transizione energetica: prospettive e nuovi consumi
L’Intelligenza artificiale, infatti, è una grande consumatrice di energia: i data center che alimentano i suoi sistemi rappresentano circa il 2-3% del consumo elettrico globale e richiedono enormi quantità di acqua per i sistemi di raffreddamento, con un impatto sull’environment significativo. Inoltre, una singola ricerca su ChatGPT consuma fino a 15 volte l’energia di una ricerca su Google.
In questo contesto, le energie rinnovabili possono ricoprire un ruolo strategico nel garantire una crescita sostenibile e responsabile dell’Intelligenza Artificiale. Aumentando la produzione rinnovabile, l’energia pulita sarà in grado di rispondere alla crescente necessità di elettricità richiesta per alimentare i data center e le infrastrutture di AI, riducendo la dipendenza dai combustibili fossili e, di conseguenza, il loro impatto ambientale ed economico.
È cruciale quindi affidarsi alle energie rinnovabili, che rappresentano una soluzione vantaggiosa non solo per l’ambiente ma anche per il portafoglio. In questo contesto, Giorgio Tomassetti, CEO di Octopus Energy Italia, ha stilato una lista delle principali modalità con cui l’Intelligenza Artificiale sostiene e abilita la transizione energetica, tra sfide e opportunità derivanti da queste tecnologie.
Ottimizzazione delle reti elettriche e smart grid (1)
Uno dei contributi più rilevanti dell’Intelligenza artificiale alla transizione energetica riguarda l’ottimizzazione delle reti elettriche, che stanno evolvendo in “smart grid“. Algoritmi avanzati analizzano dati in tempo reale per prevedere i picchi di domanda e distribuire l’energia in modo più efficiente. Ciò permette di ridurre le perdite lungo la rete e di minimizzare il rischio di blackout, migliorando la stabilità del sistema. Inoltre, questa ottimizzazione contribuisce a ridurre la bolletta energetica, evitando la necessità di ricorrere a picchi di produzione per soddisfare aumenti temporanei di domanda. In questo modo, le diverse fonti di energia possono essere gestite in modo più equilibrato, riducendo il ricorso a fonti costose e inquinanti come il gas e il carbone, che vengono utilizzate solo in situazioni di emergenza.
Integrazione delle energie rinnovabili (2)
Le fonti rinnovabili, come il solare e l’eolico, sono caratterizzate da un andamento intermittente, che può rendere complessa la loro gestione. L’Intelligenza artificiale consente di prevedere con maggiore precisione la produzione di energia grazie all’analisi dei dati, facilitando l’integrazione delle rinnovabili nella rete. Questo riduce la necessità di fonti fossili di backup e ottimizza l’utilizzo delle risorse disponibili.
Efficienza nei consumi energetici e flessibilità della rete (3)
L’Intelligenza artificiale consente anche una gestione più intelligente dell’energia a livello domestico e industriale. Strumenti quali gli smart meter, combinati con algoritmi di machine learning, permettono di monitorare e ottimizzare i consumi in tempo reale, suggerendo agli utenti quando è il momento più efficiente per utilizzare l’energia – dall’uso della luce e degli elettrodomestici. Questo approccio può arrivare fino alla ricarica di dispositivi o veicoli elettrici con l’invito agli utenti a spostare i consumi al di fuori delle fasce di picco per privilegiare gli orari in cui la disponibilità di energia pulita è più abbondante e, quindi, più conveniente (ne sono un esempio iniziative come gli Energy Break di Octopus Energy, sessioni che garantiscono uno sconto in bolletta ai consumatori che raggiungono un dato obiettivo di risparmio energetico). Anche le aziende possono così ridurre i costi energetici e le emissioni di CO2 attraverso sistemi avanzati di gestione energetica basati sull’AI.
Miglioramento della gestione delle batterie e accumulo energetico (4)
L’IAntelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale nell’ottimizzazione dei sistemi di accumulo energetico, come le batterie, che sono fondamentali per immagazzinare l’energia prodotta da fonti rinnovabili intermittenti. Utilizzando algoritmi predittivi, l’intelligenza artificiale può prevedere la domanda di energia e determinare i momenti più opportuni per caricare e scaricare le batterie, massimizzando l’efficienza e riducendo i costi operativi. Questo contribuisce a migliorare la stabilità della rete e a garantire che l’energia prodotta da fonti rinnovabili venga utilizzata nel modo più efficace possibile, riducendo la dipendenza dalle fonti fossili.
Riduzione degli sprechi e manutenzione predittiva (5)
Grazie alla manutenzione predittiva, l’Intelligenza artificiale può ridurre il rischio di guasti negli impianti: sensori installati su turbine eoliche, impianti solari e altre infrastrutture raccolgono dati in tempo reale, che vengono analizzati per prevedere eventuali malfunzionamenti prima che si verifichino, riducendo i costi di manutenzione e aumentando l’efficienza operativa.
In conclusione, l’Intelligenza Artificiale si sta rivelando un prezioso alleato nella transizione verso un sistema energetico più pulito e sostenibile, aiutando a integrare le energie rinnovabili e a ridurre la dipendenza dalle fonti fossili. Allo stesso tempo, l’impatto positivo dell’AI sulla nostra vita rischia di dover essere frenato a causa dei consumi altissimi: per evitare di incorrere in un freno allo sviluppo di queste tecnologie, serve un uso più efficiente della rete energetica, che ricorra in maniera più strutturata alle fonti pulite. Octopus Energy punta a incentivare la produzione e l’uso delle rinnovabili, ma per un cambiamento reale serve la cooperazione di tutto il sistema.
