I consumi energetici sono ormai oggetto di continuo monitoraggio, sia in ambito civile che industriale, in quanto ritenuti tra i principali elementi di possibile miglioramento quando si parla riduzione dell’impatto ambientale e lotta ai cambiamenti climatici. Un’esigenza che si combina con la diffusione di nuove tecnologie, tra cui l’intelligenza artificiale. L’ottimizzazione dei consumi energetici è una sfida cruciale per l’industria e il settore residenziale e l’IA offre strumenti avanzati per la previsione e la gestione efficiente dell’energia, grazie a tecniche come il machine learning e il deep learning. Ma a che punto siamo con questa tecnologia, il livello è effettivamente sufficientemente maturo da rendere la gestione predittiva una realtà consolidata?
L’IA è in grado di supportare le attività di energy management grazie ad alcune funzionalità molto interessanti che è già ora in grado di gestire in modo ottimale. Le principali prestazioni al momento applicate in contesti quali grandi edifici o nel settore industriale riguardano:
Tutte attività in grado di migliorare le performance degli edifici, riducendo gli sprechi e aumentando l’efficienza. Questi vantaggi, oltretutto, derivano esclusivamente da una migliore gestione di quanto installato, senza che si debbano affrontare interventi invasivi su strutture, edifici o impianti, per quanto in alcuni casi siano operazioni affiancate all’uso dell’IA, proprio per sostituire soluzioni vetuste con altre nuove e più indicate per il risparmio energetico.
In questo modo, è possibile godere di benefici come la riduzione dei costi energetici, con risparmi che possono raggiungere anche il 20-30%. Si affiancano, poi, aspetti quali l’aumento del comfort e del benessere interno, proprio per una gestione più puntuale e ottimizzate degli impianti adibiti alla climatizzazione, ma anche alla ventilazione e all’illuminazione. Meno energia consumata significa anche meno emissioni in atmosfera e, di conseguenza, maggior sostenibilità e minor impatto ambientale. Infine, le capacità dell’IA permettono anche, proprio grazie all’analisi dei dati raccolti, di spingersi oltre le necessità nel momento e lavorare in ottica predittiva.
Intelligenza artificiale e gestione predittiva dei consumi energetici, oltre che della manutenzione impiantisca, vanno senza dubbio d’accordo. Grazie all’analisi dei dati storici di consumo energetico, ma anche all’integrazione e alla conoscenza di abitudini delle persone e di variabili esterne, come quelle ambientali dipendenti dal clima, l’intelligenza artificiale è in grado di adattare il proprio funzionamento e le proprie azioni in modo dinamico e su misura per le esigenze si manifestano.
Oltre a cambiare in base al momento, però, può “pianificare il futuro”, muovendosi con un approccio predittivo e anticipando le richieste. Ciò significa raggiungere un livello di ottimizzazione ancor più elevato, in quanto tutto funziona sia secondo le richieste del momento, che con la consapevolezza di come si moduleranno i flussi energetici nei periodi successivi. In sostanza, è l’applicazione dell’IA pensata anche per le smart grid, ossia le reti elettriche intelligenti in cui l’IA è in grado di prevedere richieste e domanda, distribuendo al meglio l’energia, anche in virtù del panorama sempre più complesso di produttori, consumatori e di nuovi prosumer.
Allo stesso modo, anche in un edificio il sistema tecnologico e impiantistico può essere gestito già in visione della domanda e delle necessità future. Ciò vale anche per la manutenzione: in base al funzionamento, alla tipologia di utilizzo, a eventuali malfunzionamenti pregressi, l’IA è in grado di prevedere guasti e inefficienza, prima che si verifichino. In base a ciò, viene programmata la manutenzione, riducendo i tempi di eventuali fermo impianti, oltre che i costi di manutenzione straordinari. Aumenta, quindi, l’affidabilità dei sistemi.
I benefici e le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale sono indiscutibili e, ormai, sperimentati in campo in modo più che positivo. Senza nulla togliere ai risultati finora ottenuti, è bene ricordare che ci sono ancora sfide e questioni aperte.
I progressi sono stati molti e rapidi, ma non sempre è semplice assicurare la qualità e l’accessibilità dei dati richiesti dall’IA per ottenere risultati realmente performanti. Tra le varie cose, installare componenti e infrastrutture necessarie alla gestione degli edifici e delle industrie in modo intelligente richiede investimenti e costi significativi, per l’acquisto di software dedicati, ma anche per i sistemi hardware necessari, quali sensori e dispositivi intelligenti da distribuire in tutta la struttura.
Si parla molto spesso, inoltre, anche dei temi connessi alla sicurezza informatica e privacy, in quanto si espongono componenti altamente sensibili (quali i sistemi energetici) a possibili attacchi hacker, e della resistenza al cambiamento che caratterizza ancora moltissimi settori. Servirebbe, in entrambi i casi, formazione e informazione, sia agli operatori addetti alla gestione dei sistemi e attivi nel settore, che agli utenti finali. In un certo senso, la tecnologia è stata più veloce e in termini di maturità si rileva una certa contraddizione con quella raggiunta proprio dalle persone.
Ultima, ma non certo per importanza, la questione dei consumi energetici imputabili all’IA. Si parla di Intelligenza Artificiale per favorire il risparmio energetico, ma si dovrebbe ricordare che a sua volta è essa stessa fonte di consumo, talvolta anche molto significativo. Secondo un rapporto dell’Agenzia Internazionale per l’Energia, nel 2022 i data center, le criptovalute e l’IA hanno pesato per il 2% della domanda di energia globale, con prospettiva di raddoppiare il dato entro 4 anni. Il tema, oggi, è ancora divisivo, anche tra gli esperti del settore, ma è indubbiamente una questione di primaria importanza, che non può essere trascurata.
