L’approfondimento Luca Dal Fabbro, presidente di Snam, la principale utility del gas in Europa
L’intelligenza artificiale si candida a diventare un acceleratore formidabile della transizione verso un mondo più sostenibile. Fra i molti comparti toccati da questa rivoluzione c’è sicuramente quello energetico. L’introduzione di reti e dispositivi intelligenti porterà a un “internet dell’energia” capace di trasformare il settore in modo radicale, con molte sfide ma anche opportunità: lo dimostrano le tecnologie già a disposizione in diversi paesi, ad iniziare dall’Italia.
L’intelligenza artificiale (ia) sarà il prossimo game changer di molti settori dell’economia mondiale. Dai trasporti all’industria manifatturiera, dalla domotica all’energia. Secondo un recente studio di International Data Corp, gli investimenti globali annui in ia sono destinati a raddoppiare entro il 2022, raggiungendo gli 80 miliardi di dollari. Per quanto riguarda il comparto energetico, non è azzardato affermare che proprio grazie all’ia sia destinato a vivere una nuova rivoluzione industriale. La rivoluzione dell’“internet dell’energia”.
Il fondatore di Microsoft Bill Gates, rivolgendosi agli studenti ventenni con un post sul suo blog, ha scritto che l’intelligenza artificiale e l’energia sono due dei tre settori (l’altro sono le biotecnologie) che avranno un grande impatto sul mondo nel prossimo futuro così come lo ha avuto la rivoluzione digitale negli anni Ottanta. L’intelligenza artificiale, secondo Gates, renderà le nostre vite “più produttive e creative”, mentre far diventare l’energia “più pulita, conveniente e affidabile” contribuirà a combattere i cambiamenti climatici e la povertà.
L’Agenzia internazionale per l’Energia (iea) prevede che l’ia in campo energetico sarà determinante negli anni a venire e trasformerà i nostri sistemi in modo radicale, rendendoli maggiormente interconnessi, affidabili e sostenibili.
I progetti e le applicazioni di ia nel settore dell’energia, la sempre maggiore disponibilità di informazioni e dati e la capacità di analizzarli aumenteranno la sicurezza e l’efficienza energetica, ridurranno le emissioni di gas serra, mitigheranno i cambiamenti climatici e contribuiranno a sviluppare un approccio più razionale ai consumi.
L’intelligenza artificiale, in sostanza, sarà lo strumento che aiuterà il settore a trasformare l’enorme quantità di dati a disposizione in nuove soluzioni per le sfide che ha davanti, a partire dalle cosiddette “3D della transizione energetica” ovvero decarbonizzazione, decentralizzazione, digitalizzazione.
Già nel corso del prossimo decennio, la capillare interconnessione delle infrastrutture, l’impiego sistematico di sensori e strumenti di monitoraggio avanzati, lo sviluppo di tecnologie e metodologie innovative per l’estrazione e l’elaborazione di big data, il ricorso a strumenti di analisi e modelli di previsione integrati cambieranno radicalmente il profilo del settore in tutti gli ambiti.
Nell’ambito della produzione di energia rinnovabile e del consumo di energia in generale sono molteplici le problematiche complesse a cui l’ia può trovare soluzione e sono già numerosi i progetti avviati sulla base di questa tecnologia.
L’IA PER EFFICIENZA E RINNOVABILI
La prima radicale trasformazione riguarderà l’efficienza energetica. Grazie ai sistemi di apprendimento automatico, ad esempio, Google è riuscita a ridurre del 15% i consumi dei propri centri di calcolo e quindi le proprie emissioni. Ma l’accessibilità dell’ia non è ristretta solamente ai colossi: anche le piccole e medie imprese potranno beneficiarne. L’ambito domestico rappresenta uno dei settori con maggiore potenziale: si stima che entro il 2040 ci saranno un miliardo di smart homes e 11 miliardi di elettrodomestici intelligenti nel mondo, l’ottimizzazione dei quali mediante intelligenza artificiale potrà consentire una riduzione di più del 10% del consumo di energia domestica. Queste reti interconnesse produrranno un’enorme quantità di dati utilizzabili dalle compagnie energetiche, che potranno fornire soluzioni tailor-made per i consumatori.
La rivoluzione riguarderà soprattutto le città, dove si stima che nel 2030 vivrà il 60% della popolazione mondiale. Città più smart, grazie alle nuove tecnologie, avranno minori consumi di energia pro capite. Ma le soluzioni ia avranno un impatto anche sulle aree rurali e in generale sui paesi meno avanzati, aprendo grandi opportunità nella lotta alle disuguaglianze e alla povertà energetica.
Per quanto riguarda la produzione di energia da fonti rinnovabili, i sistemi predittivi potranno contribuire a risolvere i problemi dell’incertezza delle condizioni meteo e a ottimizzare la produzione. Integrando in tempo reale i propri dati metereologici con quelli provenienti da satellite, i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di identificare schemi ricorrenti, massimizzare l’efficienza e minimizzare i rischi per la fornitura di energia elettrica. Con il progetto “Digital Wind Farm”, ge Energy è riuscita a ottimizzare la produzione delle proprie turbine eoliche aumentandola del 20%.
LE NUOVE RETI INTELLIGENTI
Ma lo sviluppo di una internet dell’energia avrà impatti significativi anche sulle grandi reti energetiche, che diventeranno asset ancora più strategici in quanto sempre più “intelligenti” e in grado di abbinare la loro funzione tradizionale alla capacità di inviare ed elaborare una crescente quantità di dati. Kevin Ashton, l’ingegnere britannico che vent’anni fa inventò l’espressione “Internet of Things” (IoT), la definiva come la capacità dei computer di vedere, sentire e annusare il mondo. Ed è esattamente ciò che sta accadendo e che sempre più accadrà nei prossimi anni alle grandi reti di energia.
Il crescente utilizzo di tecniche di ia e di machine learning per il monitoraggio delle reti può garantire grandi benefici in termini di ottimizzazione, manutenzione e riduzione delle emissioni. Nel settore gas, ad esempio, il ricorso a tecnologie di monitoraggio sempre più avanzate può contribuire a contrastare il fenomeno del methane leakage e quindi a rendere sempre più efficace la transizione dal carbone al metano per contenere le emissioni di co2.
Nel settore elettrico, grazie a sistemi di machine learning, è possibile prevedere i picchi di domanda in tempo reale e ottimizzare il dispacciamento. Google stima che grazie ai suoi sistemi di machine learning sia possibile massimizzare l’utilizzo di fonti rinnovabili in rete e ottimizzare l’utilizzo dell’energia del 10% senza ricorso a nuove infrastrutture. Open Energi stima che nel solo Regno Unito ci sia una flessibilità di 6gw dal lato della domanda su cui poter contare nelle ore di picco serali senza ripercussioni sul consumatore finale. Significativi sono anche i benefici che anche grazie all’ia potrebbero esserci sul fronte Operation & Maintenance: secondo i dati della iea, grazie alla manutenzione predittiva degli impianti e della rete sarà possibile risparmiare circa 20 miliardi di dollari a livello globale nel 2040.
SFIDE E OPPORTUNITÀ DELLA CYBERSECURITY
Ogni cambiamento epocale porta con sé anche delle criticità e la rivoluzione ia non fa eccezione. Il problema principale riguarda la maggiore probabilità di attacchi fisici e virtuali a questi sistemi sempre più intelligenti e interconnessi. Il recente libro-inchiesta del giornalista Ted Koppel ipotizza un attacco a una delle tre reti di trasmissione di energia elettrica americane. Con un semplice laptop come arma, scrive l’autore, si potrebbe mettere in ginocchio la principale potenza mondiale.
Al tempo stesso, però, un utilizzo virtuoso dell’intelligenza artificiale può consentire di proteggere sempre meglio gli asset strategici, con particolare riferimento proprio alle grandi reti di telecomunicazioni, elettricità e gas. Una strategia di cybersecurity in grado di abbinare la capacità delle tecniche di ia di elaborare una enorme quantità di dati, identificando sul nascere le potenziali minacce e distinguendo rapidamente ciò che è importante da ciò che non lo è, alle competenze degli uomini e alla loro efficacia nel governare le tecnologie può infatti rappresentare un valore aggiunto nella difesa delle nostre infrastrutture strategiche.
La trasformazione in atto, inoltre, si accompagna alla necessità di una sempre maggiore tutela della privacy e dei dati personali. Occorre dunque fin da subito riflettere su nuove iniziative e strategie di sorveglianza, monitoraggio e disconnessione degli asset, e naturalmente anche su un nuovo sistema di regole. Un approccio lungimirante ed etico può sicuramente consentire di ridurre le criticità e cogliere tutte le opportunità di questa nuova rivoluzione industriale.
IL CASO SNAM
L’ia nelle grandi reti energetiche italiane è una rivoluzione già alle porte e nella quale l’Italia può e deve essere in prima fila, grazie alle sue aziende più strategiche.
Un esempio è quello di Snam, che nel piano industriale al 2022 ha varato il progetto Snamtec, che consiste in nuovi investimenti da 850 milioni di euro per gettare le basi dell’azienda energetica del futuro. Si tratta di un programma di investimenti nella transizione energetica e nell’innovazione, a testimonianza di quanto i due temi vadano di pari passo.
Uno dei primi progetti già avviati è Dafne, un sistema di previsione della domanda futura di gas che si avvale di sofisticati algoritmi basati su reti neurali, una delle più evolute soluzioni di machine learning, che permette alla società di prevedere in modo sempre più preciso i flussi nella propria rete riducendo quindi i consumi e le emissioni.
L’intelligenza artificiale viene utilizzata anche per la manutenzione degli asset: grazie all’uso delle tecnologie di cognitive computing è possibile analizzare i rapporti di manutenzione, interpretarli identificando le cause di eventuali guasti e formulare suggerimenti e indicazioni utili ai tecnici per gestire sempre meglio la rete, garantendo affidabilità e sicurezza.
Nel corso dell’anno, inoltre, Snam avvierà un progetto finalizzato alla progettazione e implementazione di una piattaforma IoT per concentrare i dati rilevati dai sensori di campo, già utilizzati da tempo per telediagnostica e comando remoto. In questo modo sarà possibile ottimizzare le performance della rete, e – in una fase successiva – rendere la stessa sempre più autonoma nel controllo e nella gestione. La disponibilità delle tecnologie di machine learning, unita alle competenze di gestione del personale operativo e a quelle di analisi dei data scientist, consentiranno di creare dei modelli di analisi che renderanno la rete sempre più intelligente e automatizzata.
Questo caso aziendale rende l’idea di quanto l’internet dell’energia sia già realtà anche in Italia e stia trasformando il settore in modo radicale. L’intelligenza artificiale si candida a diventare un acceleratore formidabile della transizione verso un mondo più sostenibile. Una trasformazione che è necessario presidiare e governare con attenzione, ma che può garantire benefici enormi alla società e all’ambiente e nuove opportunità di sviluppo e competitività al sistema-paese.
Articolo pubblicato su Aspenia, Giugno 2019.