Per fare la transizione energetica ci vuole (anche) l’IA

Secondo uno studio pubblicato dal World Economic Forum, è fondamentale per garantire il passaggio globale a un sistema energetico a basse emissioni di carbonio

Redazione ANSA

Di Alessio Jacona*
L’intelligenza artificiale (AI) è lo strumento chiave per agevolare, rendere più efficiente e velocizzare la transizione energetica - in atto a livello globale - verso un sistema a basse emissioni di carbonio. Lo afferma uno studio realizzato da BloombergNEF, insieme con Deutsche Energie-Agentur (o dena, l'agenzia tedesca per l'energia), recentemente pubblicato dal World Economic Forum.

Più nel dettaglio, il white paper intitolato “Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition” fa in particolare tre cose: definisce lo stato dell’arte dell'adozione dell'AI nel settore energetico; enumera le applicazioni ad alta priorità che, nel complesso processo di transizione energetica, possono trarre maggior vantaggio dall’impiego dell’intelligenza artificiale (considerando anche le possibili e consistenti ricadute economiche) e, infine, traccia una road map a uso e consumo delle industrie del settore energetico che desiderino mettere a frutto l’IA.

Scrivono gli autori: «Gli sforzi per decarbonizzare il sistema energetico globale stanno portando a un sistema energetico sempre più integrato ed elettrificato, con molta più interazione tra i settori dell'energia, dei trasporti, dell'industria e dell'edilizia. Il movimento per decarbonizzare l'approvvigionamento energetico sta portando anche ad alti livelli di decentralizzazione nel settore energetico. Questo richiederà livelli molto più alti di coordinamento e flessibilità da parte di tutti gli attori del settore - compresi i consumatori - al fine di gestire questo sistema sempre più complesso e ottimizzarlo per ridurre al minimo le emissioni di gas serra.

L'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale per sostenere e accelerare una transizione energetica affidabile e a basso costo con potenziali applicazioni che vanno dall'ottimizzazione e l'integrazione efficiente delle risorse energetiche rinnovabili nella rete elettrica, al supporto di un sistema di distribuzione dell'elettricità proattivo e autonomo, all'apertura di nuovi fonti di reddito per la flessibilità dal lato della domanda. L'IA potrebbe anche essere un acceleratore cruciale nella ricerca di materiali performanti che supportino la prossima generazione di energia pulita e le tecnologie di stoccaggio».

Tuttavia, lo studio rileva anche come l'uso dell'IA nel settore dell'energia sia ancora limitato, anche perché essa viene utilizzata principalmente in progetti pilota per la manutenzione predittiva delle risorse, mentre il vero potenziale di questa tecnologia nel settore resta ancora tutto da esprimere.

Affinché ciò sia possibile, il libro bianco stabilisce nove principi divisi in tre macro aree di intervento per aiutare l'industria a governare e scalare la tecnologia AI in modo rapido, sicuro ed equo.

Li riportiamo di seguito.



1) Progettare

Principio 1: Automazione - progettare apparecchiature di generazione e operazioni di rete per l'automazione e una maggiore autonomia dell'IA

Principio 2: Sostenibilità - adottare l'infrastruttura più efficiente dal punto di vista energetico e le migliori pratiche di computing sostenibile per limitare l'impronta di carbonio dell'AI

Principio 3: Design - concentrare lo sviluppo dell'AI sull'usabilità e l'interpretabilità

2) Abilitare

Principio 4: Dati - stabilire standard, meccanismi di condivisione e piattaforme per aumentare la disponibilità e la qualità dei dati

Principio 5: Incentivi - creare mercati e quadri normativi che permettano ai casi d'uso dell'IA di catturare il valore che creano

Principio 6: Educazione - abilitare i consumatori e la forza lavoro
con un approccio umano-centrico all'intelligenza artificiale e investire in istruzione per far coincidere la tecnologia e lo sviluppo delle competenze

3) Governare

Principio 7: Gestione del rischio - concordare una tecnologia comune e un approccio educativo comune per gestire i rischi presentati dall'IA

Principio 8: Standard - implementare standard software compatibili e interfacce interoperabili

Principio 9: Responsabilità - assicurare che l'etica e l'uso responsabile siano al centro dello sviluppo e della diffusione dell'IA

Per consultare il rapporto integrale, vai alla pagina dedicata del World Economic Forum


*Giornalista, esperto di innovazione e curatore dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale ANSA.it

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