Secondo uno studio degli scienziati del MIT – Massachussettes Institute of Technology l’attività di apprendimento di un singolo modello di intelligenza artificiale causerebbe una quantità di emissioni di carbonio superiore a quella generata da cinque automobili nel corso della loro vita utile. Il grande impatto ambientale legato a queste operazioni in realtà non è una novità per i ricercatori, come ha spiegato lo spagnolo Carlos Gómez-Rodríguez, parte del team che ha realizzato lo studio. Tuttavia finora non c’era un’adeguata consapevolezza sulla reale dimensione del fenomeno. Le soluzioni di intelligenza artificiale richiedono infatti l’elaborazione di elevate quantità di dati, un processo che è altamente energivoro.
Intelligenza artificiale, Fer e storage
In generale il ruolo dell’intelligenza artificiale sta diventando sempre più rilevante in un settore energetico che vede l’ascesa delle rinnovabili. Questo tipo di fonti si caratterizza infatti per una certa intermittenza e variabilità e per questo motivo richiede una gestione mirata che può essere realizzata al meglio grazie al contributo dello storage. In questo contesto un ruolo importante può essere rivestito dall’intelligenza artificiale che, introducendo nuovi paradigmi operativi, legati al cosiddetto Intelligent Energy Storage può aprire nuovi interessanti orizzonti applicativi. Nello specifico parlare di intelligenza artificiale abbinata allo storage vuol dire sfruttare tutte le potenzialità dei big data e dell’analisi predittiva in modo da modulare i carichi e gestire in maniera mirata ed efficiente i consumi. In sostanza si andrà verso una rete resiliente, in grado affrontare in modo dinamico le criticità sempre più frequenti legate al cambiamento climatico.
Il mondo delle start up
Il binomio energia-intelligenza artificiale è inoltre un tema al centro dell’attenzione del mondo delle start up. VIA – Predictive Analytics, ad esempio, elabora i dati raccolti da contatori intelligenti, droni e sensori collocati su infrastrutture energetiche con i dati meteorologici, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. L’obiettivo è quello di prevedere la domanda di energia, il carico della rete, le interruzioni, la quantità di energia rinnovabile generata da pannelli solari e turbine eoliche. In questo modo è possibile aiutare le aziende di generazione e distribuzione dell’energia a prevedere le interruzioni e a migliorare il flusso della rete.
SparkCognition – Asset Failure Detection sfrutta l’intelligenza artificiale per prevenire guasti alle apparecchiature degli impianti energetici attraverso un’analisi predittiva dei dati. In sostanza si evita l’insorgenza di incidenti nei macchinati e si migliora la sicurezza dei lavoratori.
L’americana Currant infine crea prodotti per la smart home e supporta gli utenti nel ridurre il proprio consumo energetico. Il Currant Smart Outlet registra i dati di utilizzo elettrico e li invia all’app per sottoporli all’analisi gestita dall’intelligenza artificiale. Come risultato di questo processo i clienti ricevono consigli personalizzati sul risparmio energetico.
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