Il cambiamento climatico e le energie rinnovabili sono alcune delle tematiche e sfide in cui le nuove tecnologie possono intervenire. L’intelligenza artificiale (AI) continua a evolversi a un ritmo senza precedenti e iniziano a emergere domande su come possa essere utilizzata nell’ottimizzazione energetica e nella modellazione climatica. Quest’estate, il governo britannico ha annunciato che investirà in “innovazioni verdi basate sull’AI“, un’ultima strategia per accelerare la decarbonizzazione industriale in tutto il paese.

La corsa al net zero è iniziata, e non c’è dubbio che l’AI avrà un ruolo importante. Dalla previsione della produzione di energia solare all’ottimizzazione della generazione di energia eolica, questa tecnologia sta già rivoluzionando il panorama della tecnologia verde, migliorando efficienza, affidabilità e innovazione.

Cambiare la narrazione sulle reti energetiche alimentate da fonti rinnovabili

Storicamente, il mercato energetico si è affidato all’esperienza dei centri di controllo nella gestione di reti statiche. L’interconnessione delle reti e l’impatto di piccole decisioni hanno sollevato dubbi sull’efficienza, alimentando l’idea che le fonti rinnovabili siano inaffidabili. Ma questa percezione sta cambiando.

I digital twin, potenziati da AI e IoT, stanno facilitando l’integrazione delle tecnologie a basse emissioni. Queste repliche digitali in tempo reale permettono di monitorare, analizzare e prevedere il comportamento delle reti, ottimizzando la distribuzione energetica.

Gli algoritmi AI predittivi aiutano a pianificare la manutenzione, ridurre i guasti e migliorare le prestazioni delle reti. Automatizzano anche BESS e altre soluzioni, aumentando la flessibilità e sfatando il mito dell’inaffidabilità delle rinnovabili.

Inoltre, ottimizzano la rete regolando centrali, stoccaggi e ricariche EV, accumulando energia in eccesso e riducendo gli sprechi. Con una gestione così precisa, si minimizza l’uso di combustibili fossili e si prolunga la vita dei sistemi.

Cambiamento climatico: migliorare i modelli con l’AI

Con l’emergere del cambiamento climatico, l’AI utilizza grandi quantità di dati per creare modelli climatici flessibili e monitorare il meteo in tempo reale. Questo rende i sistemi energetici più efficienti e aiuta a gestire meglio la domanda di energia, sia localmente che globalmente.
Non solo prevede, ma ottimizza anche la distribuzione dell’energia, usando scenari di risposta alla domanda e nuovi meccanismi di prezzo per una rete più giusta ed efficiente.

Le complessità dell’AI nel cambiamento climatico

L’AI sta migliorando l’efficienza nella catena energetica, ma restano rischi legati a trasparenza, bias ed equità. Un’integrazione etica è essenziale, così come valutare il suo impatto ambientale, dalle emissioni all’estrazione di risorse. La vera domanda è: l’AI sta davvero semplificando le sfide ambientali o le sta complicando?

Affrontare il cambiamento climatico con l’AI pone sfide, tra cui la raccolta e l’analisi di enormi volumi di dati, con un alto dispendio di tempo ed energia. Inoltre, bias nei dataset possono comprometterne l’accuratezza.

Ad esempio, un modello addestrato su dati limitati potrebbe fornire previsioni imprecise, aggravando danni ambientali ed economici e aumentando le disuguaglianze. Per colmare il divario tra opinioni scientifiche, è essenziale rendere i dataset accessibili e trasparenti, favorendo analisi condivise e decisioni più informate.

I prossimi passi

L’AI offre grandi opportunità, ma presenta sfide come bias, privacy, sicurezza e carenza di competenze. Affrontarle garantirà un uso equo e sostenibile, riducendo l’impatto ambientale.

Il settore deve collaborare con regolatori per definire quadri etici basati sulla trasparenza, eliminando bias nelle interazioni con i consumatori.

Integrare l’AI nell’energia non è solo innovazione, ma un passo verso un futuro sostenibile per tutti.