I due lati dell'emergere dell'intelligenza artificiale nel settore delle energie rinnovabili

L'intelligenza artificiale sta diventando uno strumento chiave per migliorare l'efficienza del sistema energetico globale e, in particolare, per garantire il decollo delle energie rinnovabili . "L'intelligenza artificiale consente, da un lato, di ottimizzare le previsioni di generazione (solare, eolica) adattando i modelli meteorologici e di produzione in tempo reale; e, dall'altro, contribuisce anche a migliorare la gestione della domanda e dello stoccaggio, nonché a un adeguamento quasi istantaneo tra domanda e offerta, che aumenta l'efficienza del sistema", spiega Ismael Morales, responsabile delle politiche climatiche presso la Renewable Foundation.

In quest'ottica, il suo potenziale è enorme, "purché la sua applicazione sia in linea con rigorosi criteri di sostenibilità ed equità sociale , unitamente ai database fisici e al consumo di risorse naturali, che devono essere alimentate anche da energie rinnovabili".

Miguel Colomo, responsabile della manutenzione predittiva di Endesa, fornisce esempi specifici. "L'intelligenza artificiale è presente in molti dei nostri processi. Ad esempio, ci aiuta a prevedere la produzione di energia per prendere decisioni basate sulle risorse eoliche, solari e idroelettriche di cui disponiamo nei nostri impianti", sottolinea esordisce.

"Nella manutenzione predittiva", continua, "per anticipare i guasti e ridurre i tempi di fermo non pianificati grazie a modelli basati sui dati dei sensori". La sua utilità va oltre: "Nella classificazione delle perdite di produzione con modelli di classificazione che indicano le cause associate alle nostre perdite. Nella diagnostica per immagini, che ci consente di automatizzare il monitoraggio degli asset e il rilevamento degli uccelli tramite la visione artificiale; o nell'automazione delle attività utilizzando applicazioni di intelligenza artificiale convenzionali e generative". Tutto ciò, secondo Colomo, migliora l'efficienza, riduce i costi e aumenta la sicurezza della rete.

In Smarkia, azienda dedicata al monitoraggio e alla gestione intelligente dei dati energetici, l'intelligenza artificiale viene applicata per automatizzare e ottimizzare l'intera gestione energetica dei propri clienti, dall'acquisizione dei dati alla partecipazione ai mercati della flessibilità. Solo nel settore dell'energia solare, l'azienda gestisce oltre 1.500 impianti fotovoltaici e oltre 5 GW di capacità. Grazie all'intelligenza artificiale, l'azienda aiuta aziende come MN8 Energy (uno dei maggiori produttori indipendenti di energia solare negli Stati Uniti) a migliorare la qualità dei dati, ridurre i costi e operare in modo più efficiente.

"Automatizziamo gli avvisi critici, integriamo segnali chiave (come temperatura o radiazioni) e offriamo un monitoraggio completo da un unico ambiente", spiega Marina Salmerón, CMO di Smarkia. "I nostri clienti ottengono risultati immediati."

Spiega che, ad esempio, nel settore retail sono stati ottenuti risparmi medi del 5% per struttura e oltre 2 milioni di euro in ottimizzazione tariffaria. "Nelle grandi catene alberghiere internazionali, abbiamo ottenuto un ROI del 162%, oltre a un risparmio del 40% sui contratti di raffrescamento industriale e di energia. In termini economici, per ogni euro investito, il nostro cliente ha generato un risparmio di 1,62 euro".

Per i clienti del settore immobiliare, sostiene di aver ottenuto riduzioni fino al 40% nei consumi di riscaldamento, mentre per i clienti del settore agroalimentare , "grazie alla piattaforma, si sono ottenuti risparmi fino al 28% sui costi di produzione del prodotto finale". E, per citarne solo un altro, "in un gruppo leader nel settore del tempo libero e dell'intrattenimento, è stato raggiunto un ROI del 545% con un ritorno dell'investimento inferiore a un mese. In questo caso, per ogni euro investito, il ritorno è di 6,45 euro". Oltre al risparmio energetico, Salmerón sottolinea che l'intelligenza artificiale "aiuta i nostri clienti a migliorare l'organizzazione operativa, ad aumentare la loro capacità di anticipare i cambiamenti, a prendere decisioni basate sui dati... è un'efficienza reale, misurabile e scalabile".

Ma con l'implementazione delle applicazioni di intelligenza artificiale nel settore energetico, aumentano anche le preoccupazioni. "Il consumo energetico dei data center che ospitano sistemi di intelligenza artificiale sta crescendo più rapidamente della capacità di generare energia rinnovabile", avverte Rafael Mayo García, responsabile del Calcolo Scientifico presso Ciemat e coordinatore del programma congiunto "Digitization for Energy" dell'alleanza energetica europea EERA. "E questo solleva uno scomodo paradosso : per digitalizzare l'energia, stiamo utilizzando sempre più energia. Quest'anno, l'intelligenza artificiale potrebbe consumare la stessa quantità di energia della Finlandia. Alcuni rapporti più pessimisti la equiparano alla spesa di tutto il Giappone", osserva.

Ismael Morales va oltre. "I data center consumeranno il 10% dell'elettricità globale entro il 2030. Il raffreddamento dei server richiede 660 miliardi di litri d'acqua all'anno. E l'obsolescenza accelerata genererà oltre cinque milioni di tonnellate di rifiuti elettronici". A suo avviso, questo non può essere sostenibile senza rigorosi criteri di sostenibilità.

A questo proposito, Endesa ha iniziato ad adottare misure per minimizzare l'impatto. "Utilizziamo l'edge computing per evitare di inviare enormi quantità di dati al cloud e scegliamo fornitori che certificano il loro utilizzo di energie rinnovabili e l'efficienza energetica", spiega Colomo. Smarkia, da parte sua, sottolinea che la sua intelligenza artificiale non è generativa, come ChatGPT, ma utilizza algoritmi progettati per ridurre al minimo il consumo di energia . "Il nostro bilancio energetico è chiaramente positivo", afferma Salmerón.

Spesso, la percezione che la digitalizzazione significhi un aumento del consumo energetico rappresenta un ostacolo. "Dobbiamo rompere la falsa dicotomia tra tecnologia e sostenibilità", insiste Salmerón. "Quello che osserviamo nei nostri clienti", afferma, "è che, applicata giudiziosamente, l'intelligenza artificiale non solo compensa la loro spesa energetica, ma la moltiplica in termini di risparmio".

Tuttavia, non tutte le applicazioni sono uguali. La Renewable Foundation avverte che molte aziende non verificano ancora l' impatto socio-ambientale dei loro algoritmi e che persistono pratiche opache o incentrate esclusivamente sull'efficienza economica. "Il 90% delle aziende dà priorità all'efficienza rispetto all'equità e solo il 12% conduce audit sull'impatto ambientale della propria IA", denuncia Morales. Pertanto, propone una serie di misure: utilizzo esclusivo di energie rinnovabili, pianificazione geografica dei data center, audit dei consumi e dell'impronta idrica, apparecchiature per l'economia circolare e trasparenza pubblica dei dati sui consumi. "E, soprattutto, deve essere garantito un accesso equo a queste tecnologie. Perché altrimenti, i gruppi vulnerabili saranno esclusi dal nuovo modello energetico", avverte.

Pur con le sue ombre, l'intelligenza artificiale è considerata un pilastro per il futuro del settore energetico. "Sarà un fattore chiave per integrare l'accumulo, automatizzare le decisioni critiche e migliorare la competitività delle energie rinnovabili. Non è solo uno strumento; nel caso di Endesa, è una componente strategica della nostra visione per il futuro", conclude Colomo.

Dal CIEMAT, Mayo indica le prossime tappe del percorso: la progettazione di algoritmi più leggeri, l'alimentazione dei sistemi con energia pulita e l'avvicinamento dell'informatica avanzata all'intero settore, non solo alle grandi aziende. Ismael Morales pone particolare enfasi sulla prospettiva sociale: "L'intelligenza artificiale deve essere al servizio di una transizione energetica giusta . Non può sostituire la riduzione dei consumi o amplificare le disuguaglianze. Ma se applicata con trasparenza, equità e consapevolezza ecologica, può rivelarsi un'alleata formidabile".