Per risistemare dal punto di vista energetico il patrimonio edilizio italiano serve e servirà intelligenza, molta intelligenza. Affermazione tanto incontrovertibile quanto ovvia, che però qualcuno ha deciso di prendere alla lettera. E non un soggetto qualsiasi visto che stiamo parlando di ENEA, che crede così tanto nella necessità dell’intelligenza applicata agli immobili, da rivolgersi direttamente a quella artificiale… Gli esperti dell’Ente per le nuove tecnologie, l’energia e l’ambiente hanno infatti deciso di avviare uno studio attraverso, appunto, l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per valutare l’efficacia delle strategie di efficienza energetica del patrimonio edilizio italiano nel medio-lungo periodo.
In particolare, è stato scelto come caso applicativo l’Umbria, un contesto locale ma ben rappresentativo della situazione nazionale, dove, come indicano i dati Istat, quasi l’84% degli immobili è stato costruito prima degli anni ’90, ha una superficie utile compresa tra i 60 e i 150 metri quadrati ed è dotato per lo più di impianti autonomi alimentati a gas naturale.
Interessante ed innovativo il modo di procedere per ottenere i risultati. Una volta stimata la domanda energetica totale del parco edilizio della Regione, è stata sviluppata una rete neurale artificiale, ossia un modello avanzato di elaborazione dati, capace di simulare i consumi energetici del patrimonio edilizio, in un intervallo temporale di 25 anni.
E per estendere ulteriormente l’efficacia dell’analisi, una volta definito l’ambito d’applicazione ad esso sono state “applicate” ben sei diverse strategie di efficientamento energetico. “La rete sviluppata – ha spiegato spiega Iole Nardi, ricercatrice del Laboratorio ENEA – è in grado di fornire delle proiezioni di risparmio energetico in relazione a differenti interventi realizzabili sugli edifici riguardanti solo l’involucro, solo gli impianti, o la loro combinazione”.
Una volta verificata con i primi risultati l’efficacia del meccanismo, gli esperti ENEA hanno deciso di continuare a mettere alla prova l’Intelligenza Artificiale, utilizzando le previsioni energetiche elaborate per individuare gli edifici da riqualificare in relazione anche al contesto climatico.
Ed anche in questo caso il risultato del lavoro svolto dall’Intelligenza Artificiale si è rivelato estremamente interessante. Infatti, si è riscontrato un aumento del risparmio energetico ottenibile (fino al 23%), grazie agli interventi sul patrimonio edilizio più energivoro della Regione, nonché una riduzione complessiva della domanda energetica del settore pari al 13%.
Domenico Palladino, anch’egli ricercatore del Laboratorio ENEA, ha sottolineato come “questi risultati confermano le enormi potenzialità dell’Intelligenza Artificiale e, in particolare, delle reti neurali artificiali come sofisticato strumento di elaborazione dati e di analisi energetiche previsionali. La loro capacità di simulare il comportamento del cervello umano gli permette di apprendere attraverso l’esperienza”.
La peculiarità dell’Intelligenza Artificiale è quella di non funzionare come un tradizionale programma digitale, bensì di essere “addestrata” ad eseguire compiti sempre più complessi attraverso un processo di apprendimento basato su dati empirici. “Esattamente la metodologia operativa – prosegue Palladino – che abbiamo utilizzato per questo studio in cui sono state elaborate anche informazioni contenute negli Attestati di Prestazione Energetica”.
Nel dettaglio, lo studio focalizzato sull’Umbria è stato condotto tra il 2020 e il 2021 basandosi sui dati del report nazionale sulla situazione energetica nazionale del 2019. Quest’ultimo è un enorme sorgente statistica, in cui fra l’altro si evidenzia come agli edifici sia ancora imputabile circa il 40% della domanda energetica totale nazionale, benché le strategie di efficientamento adottate negli ultimi anni abbiano già permesso di raggiungere un risparmio nei consumi pari a 17,6 Mtep.
