AI e Decarbonizzazione: sfide e opportunità dell’intelligenza artificiale

Nel cuore della transizione energetica si sta affermando un alleato tecnologico in grado di rivoluzionare l’intera filiera del settore energetico: l’intelligenza artificiale (AI). Secondo l’ultimo Digitalization & Decarbonization Report 2024 dell’Energy & Strategy Group, l’AI rappresenta una leva fondamentale per abilitare sistemi energetici più sostenibili, efficienti e resilienti. Le sue applicazioni spaziano dalla generazione di energia alla distribuzione, fino al consumo, contribuendo in modo significativo agli obiettivi di decarbonizzazione.

Le tre dimensioni della digitalizzazione nel settore energetico

Il report identifica tre grandi pilastri che costituiscono l’ossatura digitale del sistema energetico moderno: generazione e gestione dei dati, tecnologie abilitanti (come IoT e blockchain) e decision making intelligente, ovvero proprio l’ambito in cui l’AI gioca il ruolo da protagonista.

Definita come un insieme di software capaci di generare previsioni, raccomandazioni e decisioni autonomamente per obiettivi definiti, l’AI è impiegata attraverso diversi modelli di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, rinforzato, sequenziale e statico non lineare. Il tutto adattato alle esigenze di un sistema energetico sempre più complesso, reso tale soprattutto dall’integrazione massiccia delle fonti rinnovabili (FER).

Le tecnologie di AI possano rivoluzionare le dinamiche di produzione, distribuzione e consumo di energia, rendendo il sistema più efficiente, flessibile e sostenibile. Ma a fronte di questi promettenti scenari, emerge con forza anche la necessità di affrontare le sfide legate all’impatto energetico e ambientale delle stesse tecnologie di AI, evidenziate nel report complementare “Le sfide per la decarbonizzazione dell’AI”.

Dieci applicazioni chiave dell’AI lungo la filiera energetica

Il report individua dieci aree applicative dell’AI nel settore energetico, mappate secondo la loro rilevanza rispetto alla transizione energetica:

1. Generation Forecast: previsioni della generazione da fonti rinnovabili, essenziali per fronteggiare la loro intrinseca intermittenza.

2. Grid Stability: monitoraggio in tempo reale dei parametri della rete elettrica (e in prospettiva, anche dell’idrogeno) per prevenire squilibri.

3. Demand Response: modulazione dinamica della domanda per adattarsi ai segnali di prezzo e alle condizioni della rete.

4. Price Forecast

5. Consumption Forecast

6. Predictive Maintenance

7. Asset Optimization

8. Energy Assessment

9. Generator Design Optimization

10. Bidding Strategy

Queste applicazioni spaziano tra produzione, trasporto/distribuzione e consumo, con un impatto potenzialmente trasformativo su ciascun segmento.

In generale, l’AI è in grado di riconoscere pattern complessi nei big data, adattarsi automaticamente a nuove condizioni e migliorare progressivamente le sue prestazioni. A confronto con i modelli tradizionali, l’intelligenza artificiale si dimostra più robusta, flessibile e precisa, soprattutto in contesti di alta variabilità, come quelli dominati dalle fonti rinnovabili.

AI vs metodi tradizionali: un cambio di paradigma

Il confronto tra i modelli previsionali tradizionali e quelli AI-driven è uno dei punti più interessanti del report. Mentre i primi si basano su modelli fisici e statistici statici, i secondi apprendono dai dati, riconoscono pattern nascosti e si aggiornano continuamente. L’intelligenza artificiale dimostra una maggiore adattabilità, capacità di gestione dei big data e robustezza anche in presenza di dati incompleti o rumorosi.

Uno studio condotto da ENEA sulla previsione della generazione fotovoltaica ha dimostrato che i modelli basati su AI riducono l’errore rispetto ai modelli tradizionali fino al 9,4% nei giorni soleggiati e del 7,1% in quelli nuvolosi. Tuttavia, la variabilità resta elevata, a conferma della complessità dell’esercizio.

Focus su Grid Stability e Demand Response

Nel contesto della stabilità della rete, l’AI è impiegata per garantire:

• Stabilità transitoria (dopo grandi perturbazioni),

• Stabilità a piccoli segnali (variazioni di carico),

• Stabilità in frequenza (bilanciamento domanda-offerta),

• Stabilità in tensione (mantenimento dei livelli accettabili).

Analogamente, nella demand response, l’AI permette un controllo più granulare e reattivo dei carichi, sia a livello di singolo utente che di aggregatore, ottimizzando anche i sistemi di tariffazione dinamica e incentivazione.

L’altra faccia dell’AI: consumi e impatto ambientale

Se da un lato l’AI aiuta a rendere il sistema energetico più sostenibile, dall’altro porta con sé un elevato consumo energetico e un conseguente impatto ambientale. Secondo il Report dell’Energy & Strategy Group, i principali modelli di AI generativa (come GPT-3, Llama 2 e PaLM) consumano in fase di training tra i 688 e i 3.436 MWh, con emissioni fino a 552 tonnellate di CO₂ per singolo modello.

Inoltre, l’inference, ovvero l’utilizzo quotidiano di questi modelli, rappresenta il vero cuore dei consumi: fino al 90% del workload nei data center è legato a questa fase. Un singolo prompt AI può consumare fino a 10 volte l’energia di una ricerca Google.

Per esempio, generare 1.000 report con un modello AI generativa richiede circa 197 kWh, generando 55 kg di CO₂ – l’equivalente di un’auto elettrica che percorre 1.000 km.

Greenpeace: “AI e chip, nuova emergenza climatica”

Ma non è tutto. L’impatto ambientale dell’intelligenza artificiale va vista anche a monte. Secondo un recentissimo studio di Greenpeace, l’intelligenza artificiale potrebbe diventare una delle cause principali dell’aumento delle emissioni globali, se non adeguatamente regolamentata. Infatti, la produzione di chip avanzati per l’AI – altamente energivori – è già oggi responsabile di un’impronta carbonica (carbon footprint) crescente, a cui si somma l’utilizzo sempre più massiccio nei data center. Il rapporto evidenzia che il consumo globale di elettricità per la produzione di chip AI è passato da 218 GWh nel 2023 a quasi 984 GWh nel 2024, con una crescita del 350%.

Greenpeace sottolinea anche che molte grandi aziende tecnologiche non stanno facendo abbastanza per alimentare i propri server con energia rinnovabile: nel 2022 solo il 39% dell’elettricità utilizzata nei data center di Amazon proveniva da fonti pulite, una percentuale ancora lontana dalla neutralità carbonica promessa.

Strategie per un’AI più verde

L’Energy & Strategy Group propone una serie di interventi per mitigare l’impatto dell’AI:

• Ottimizzazione algoritmica: pruning, quantizzazione, knowledge distillation.

• Hardware più efficiente: chip ottimizzati per carichi AI, architetture a basso consumo.

• Edge computing e federated learning: decentralizzare l’AI per ridurre la domanda centralizzata di energia.

• Carbon-aware scheduling: pianificazione intelligente dei processi in base alla disponibilità di energia pulita.

Conclusioni: AI e decarbonizzazione, un equilibrio da costruire

Il report si conclude sottolineando che l’adozione dell’intelligenza artificiale non è priva di ostacoli: serve un’infrastruttura dati solida, competenze specialistiche, attenzione alla cybersecurity e una selezione accurata degli algoritmi in base al contesto. Tuttavia, il potenziale è enorme. L’AI può contribuire in modo decisivo alla decarbonizzazione, aumentando l’integrazione delle rinnovabili, l’efficienza operativa e la resilienza delle reti.