Posti di lavoro verdi nel settore delle energie rinnovabili

Ispirato al rapporto dell’Agenzia Internazionale dell’Energia (IEA), questo articolo esplora come l’intelligenza artificiale (AI) stia rapidamente diventando una forza trasformativa in vari settori, con il settore energetico che non fa eccezione.
Il settore energetico è sotto crescente pressione per innovare in risposta alla crescente domanda di energia, alimentata dalle economie dei paesi in via di sviluppo, dalle sfide legate alla transizione verso sistemi energetici sostenibili e dall’urgenza di decarbonizzazione.
Come trasformerà l’AI il settore energetico?

In questo articolo esploreremo come l’AI possa migliorare l’innovazione, l’efficienza e la sostenibilità all’interno del settore. Approfondiremo alcune aree chiave, tra cui:

• Il ruolo dell’AI nel settore energetico
• Le applicazioni dell’AI per l’innovazione energetica
• L’AI per l’efficienza energetica e la decarbonizzazione
• Gli strumenti avanzati per l’energia: laboratori autonomi e gemelli digitali
• La gestione intelligente delle reti energetiche
• L’affidabilità del sistema energetico e sostenibilità
• Le sfide e gli ostacoli per l’adozione dell’AI nell’energia

1. Il ruolo dell’AI nel settore energetico

L’Intelligenza Artificiale (AI) sta emergendo come una tecnologia a uso generale con il potenziale di rivoluzionare i settori, proprio come hanno fatto in passato la macchina a vapore e l’elettricità. Come queste tecnologie innovative del passato, l’AI sta stimolando l’innovazione nel settore energetico in numerosi ambiti, migliorando la produzione di energia rinnovabile, la gestione delle reti e la ricerca sui materiali. L’AI sarà cruciale per raggiungere obiettivi fondamentali come la sicurezza energetica globale e la riduzione delle emissioni. Ecco le varie aree in cui l’AI sta avendo un impatto significativo:

• Nuove idee: Le nuove tecnologie energetiche devono arrivare sul mercato, e l’AI sta potenziando la creatività e la capacità degli scienziati di generare e testare nuove idee. L’AI potrebbe accelerare l’innovazione nelle tecnologie energetiche, aiutando a sviluppare soluzioni più efficienti e accessibili come batterie avanzate per veicoli elettrici (EV) o catalizzatori per la produzione di idrogeno.
• Miglioramento continuo: Le tecnologie energetiche pulite esistenti richiedono un miglioramento continuo. L’AI sta ottimizzando i processi energetici attuali, migliorando l’efficienza sia della produzione che della distribuzione.
• Approfondimenti basati sui dati: L’AI potrebbe aiutare a ottimizzare come i sistemi estremamente complessi e ricchi di dati, come le reti elettriche, vengano costruiti e gestiti.
• Ricerca di nuovi materiali: L’AI sta accelerando la scoperta e lo sviluppo di materiali e design innovativi, ottimizzando i processi di produzione e riducendo i tempi e i costi associati al lancio di nuovi materiali sul mercato. Ciò include la co-progettazione di materiali e componenti, tenendo conto delle esigenze a livello di sistema per l’integrazione nella rete e le prestazioni del ciclo di vita.
• Gestione intelligente delle reti: Le reti intelligenti alimentate dall’AI stanno rivoluzionando la distribuzione dell’energia. Questi sistemi gestiscono in modo intelligente il flusso di energia in base ai dati in tempo reale, garantendo una distribuzione ottimale e riducendo le perdite energetiche. Grazie all’automazione e al monitoraggio intelligente, l’AI aiuta anche a ridurre gli sprechi, contribuendo a sistemi energetici più efficienti e sostenibili. Di conseguenza, vediamo sistemi di alimentazione più resilienti, capaci di adattarsi alle esigenze energetiche dinamiche delle società moderne.
• Stoccaggio energetico: Nel campo dello stoccaggio dell’energia, l’AI sta ottimizzando i cicli di carica e scarica, prolungando la durata delle unità di stoccaggio e consentendo una migliore integrazione delle fonti di energia rinnovabile. Ciò garantisce un’approvvigionamento energetico stabile e affidabile, anche quando le rinnovabili affrontano sfide di intermittente.

2. Applicazioni dell’AI per l’innovazione energetica

2.1 Scoperta e progettazione di nuovi materiali

L’AI sta giocando un ruolo cruciale nell’accelerare la ricerca di materiali avanzati che possano migliorare le tecnologie energetiche. Tradizionalmente, scoprire un materiale con prestazioni superiori o uno che eviti ingredienti indesiderati richiedeva ingegno umano e una conoscenza approfondita del comportamento chimico. Tuttavia, l’enorme numero di possibili combinazioni di materiali rende il processo lungo e complesso. È qui che entra in gioco l’AI, ottimizzando la ricerca analizzando enormi set di dati ed esplorando miliardi di potenziali combinazioni chimiche.

Un esempio concreto dell’impatto dell’AI può essere visto nello sviluppo di elettroliti a stato solido per batterie a base di litio. Nel luglio 2024, ricercatori di un laboratorio governativo degli Stati Uniti e Microsoft hanno utilizzato l’AI per valutare 32,5 milioni di potenziali nuovi elettroliti, scoprendone 23 con le caratteristiche giuste. Allo stesso modo, scienziati in Svezia hanno impiegato l’AI per esaminare 45 milioni di possibili molecole di catodi per batterie, identificando quasi 4.600 candidati promettenti. Queste scoperte dimostrano come l’AI possa accelerare significativamente la scoperta di materiali per lo stoccaggio dell’energia. Il successo di questi progetti guidati dall’AI sta attirando investimenti significativi, come la partnership tra la start-up AI Anionics e il reparto di produzione di batterie di Porsche, e il finanziamento di 80 milioni di dollari ricevuto da Mitra Chem per ridurre di oltre il 90% i tempi di transizione dal laboratorio alla produzione.

Le applicazioni dell’AI vanno oltre la ricerca sui materiali per le batterie. I ricercatori hanno anche utilizzato l’AI per progettare enzimi per la produzione di biocarburanti, prevedere materie prime ad alta resa per i biocarburanti e sviluppare catalizzatori per la produzione di idrogeno. Inoltre, l’AI sta aiutando nella creazione di materiali per la cattura di anidride carbonica (CO2). Man mano che l’AI continua a evolversi, essa viene sempre più integrata nella ricerca energetica, stimolando l’innovazione in diversi settori energetici e beneficiando dei progressi nella robotica e nell’automazione. Gli studi mostrano che l’uso degli strumenti AI nella ricerca industriale può aumentare i brevetti fino al 39% in meno di due anni, con i ricercatori assistiti dall’AI che scoprono il 44% in più di materiali, portando a un incremento del 17% nell’innovazione dei prodotti a valle.

2.2 Simulazioni e prototipi virtuali

Le simulazioni alimentate dall’AI stanno accelerando lo sviluppo di tecnologie energetiche innovative, consentendo il prototipaggio virtuale. Queste simulazioni utilizzano algoritmi avanzati per modellare sistemi complessi e testare come le nuove tecnologie potrebbero comportarsi in condizioni reali, senza la necessità di esperimenti fisici costosi e che richiedono tempo. Una delle innovazioni in questo campo è il concetto di laboratori autonomi, che utilizzano l’AI per condurre esperimenti in modo autonomo, analizzare i risultati e prendere decisioni sui test successivi.

Utilizzando l’AI per eseguire simulazioni e perfezionare i prototipi virtualmente, i ricercatori possono identificare i progetti e le soluzioni più promettenti in modo molto più efficiente. Questo non solo riduce i costi, ma accelera anche il tempo necessario per portare sul mercato le nuove tecnologie energetiche, spingendo i limiti di ciò che è possibile in settori come l’energia rinnovabile, lo stoccaggio dell’energia e la cattura del carbonio.

3. Efficienza energetica e decarbonizzazione con l’AI

3.1 Ottimizzazione del consumo energetico

L’efficienza energetica e la decarbonizzazione sono obiettivi profondamente interconnessi che sono fondamentali per raggiungere gli obiettivi globali di sostenibilità. Mentre ci impegniamo a ridurre le emissioni di carbonio e a fare il passaggio verso un futuro energetico più pulito, l’ottimizzazione del consumo energetico gioca un ruolo cruciale in questo processo. L’Intelligenza Artificiale (AI) si trova in prima linea in questi sforzi, offrendo soluzioni innovative per razionalizzare l’uso dell’energia e accelerare la decarbonizzazione. Sfruttando la capacità dell’AI di analizzare i dati energetici in tempo reale, le industrie possono non solo migliorare l’efficienza, ma anche ridurre la propria impronta di carbonio, aiutando a rispondere alle sfide urgenti del cambiamento climatico.

Un esempio significativo dell’AI in azione è l’implementazione dei sistemi di gestione energetica basati sull’AI. Questi sistemi lavorano analizzando enormi quantità di dati sul consumo energetico. Gli algoritmi avanzati e i modelli di machine learning rilevano schemi, tendenze e anomalie, offrendo preziose intuizioni che permettono una previsione energetica più accurata e decisioni più intelligenti. Di conseguenza, gli sprechi energetici vengono ridotti e l’uso dell’energia ottimizzato. Questo è particolarmente critico in settori ad alta intensità energetica come il vetro, il cemento, l’acciaio e la chimica. L’intelligenza artificiale, combinata con tecnologie esistenti come il recupero di calore di scarto e le pompe di calore industriali, permetterà a questi settori di superare le sfide della decarbonizzazione.

Esistono già diversi casi di successo che mostrano il potere dell’AI nella gestione dell’energia. Ad esempio, il sistema AI DeepMind di Google è riuscito a ridurre il consumo energetico per il raffreddamento dei loro data center di un incredibile 40%.

Identificando le aree di spreco energetico e implementando misure correttive, l’AI gioca un ruolo cruciale nella creazione di pratiche più sostenibili. Attraverso il monitoraggio continuo e gli aggiustamenti intelligenti, l’AI consente alle industrie di risparmiare energia, ridurre gli sprechi e contribuire a un’economia a basse emissioni di carbonio, dimostrandosi indispensabile nel cambiamento globale verso la sostenibilità ambientale.

3.2 Sostegno alle energie rinnovabili

L’AI gioca anche un ruolo fondamentale nell’ottimizzazione della gestione delle fonti di energia intermittenti come il solare, l’eolico e il geotermico. Attraverso previsioni accurate e l’analisi dei dati in tempo reale, l’AI può ottimizzare la produzione di energia da queste fonti, riducendo gli sprechi e migliorando l’integrazione delle energie rinnovabili nella rete elettrica. Questo supporto migliora l’efficienza e contribuisce alla sostenibilità ambientale abbassando le emissioni di gas serra e supportando gli obiettivi globali di decarbonizzazione.

4. Strumenti avanzati per l’energia: Self-Driving Labs and Digital Twins

4.1 Self-Driving Labs

I Self-Driving Labs sono un salto innovativo nella ricerca scientifica, consentendo un’accelerazione rapida della scoperta e dei test in settori come l’energia. Questi laboratori automatizzati utilizzano robot per condurre esperimenti e sintetizzare materiali previsti da modelli computerizzati. Un esempio significativo è l’A-Lab presso il Laboratorio Nazionale Lawrence Berkeley del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti. Dal febbraio 2024, questo laboratorio autonomo è in grado di elaborare fino a 100 volte più campioni al giorno rispetto ai laboratori gestiti da esseri umani, concentrandosi sulla sintesi di sostanze chimiche per lo stoccaggio dell’energia che mostrano un grande potenziale per miglioramenti delle performance. Questo approccio accelera notevolmente il processo di ricerca e consente una scoperta più rapida dei materiali, riducendo il tempo tra il concetto e la sperimentazione.

4.2 Digital Twins

I digital twins sono rappresentazioni virtuali di sistemi o processi fisici, progettati per ottimizzare il design, i test e le prestazioni di sistemi complessi. Nel settore energetico, i digital twins alimentati dall’AI vengono utilizzati per simulare e ottimizzare sistemi come la fusione nucleare e la cattura di CO2. Ad esempio, in settori come la fusione nucleare, i digital twins aiutano nel design e nel test delle attrezzature, riducendo significativamente i costi e i rischi dei progetti ingegneristici. Questi modelli virtuali possono contribuire a perfezionare i processi e apportare miglioramenti prima che vengano costruiti prototipi fisici, accelerando così i tempi di sviluppo. Man mano che queste tecnologie evolvono, hanno il potenziale di rivoluzionare settori come la decarbonizzazione industriale, l’energia geotermica e i processi di combustibili sintetici, abbassando i costi per i costosi progetti “primi del loro genere” e consentendo la scalabilità di nuove soluzioni energetiche. Tuttavia, restano delle sfide nel rendere questi strumenti più accessibili agli innovatori nella fase di ampliamento, e affrontare le lacune di competenze in un campo in rapida evoluzione sarà essenziale per massimizzare il loro impatto.

5. Gestione intelligente delle reti energetiche

Smart Grids, resilienza e Demand-Response
L’AI gioca un ruolo cruciale nel rafforzare la resilienza delle reti intelligenti ottimizzando la gestione delle risorse energetiche e consentendo un rapido adattamento alle fluttuazioni nella domanda di energia. In particolare, l’AI sta trasformando i sistemi di demand-response, che regolano il consumo di energia in tempo reale per prevenire sovraccarichi del sistema e evitare blackout. Sfruttando gli algoritmi di machine learning (ML) per analizzare grandi set di dati, l’AI può prevedere i modelli di consumo energetico, migliorando la distribuzione dell’energia e riducendo gli sprechi. Ad esempio, i sistemi di gestione energetica basati su AI possono ottimizzare sia la generazione che il consumo di energia, riducendo i costi operativi e l’impatto ambientale.

6. Affidabilità e sostenibilità dei sistemi energetici

6.1 Monitoraggio e manutenzione predittiva

L’AI sta trasformando la gestione delle infrastrutture energetiche consentendo il monitoraggio in tempo reale di impianti e sistemi. Grazie a algoritmi avanzati di machine learning e analisi dei dati in tempo reale, l’AI può rilevare anomalie e inefficienze, assicurando che i potenziali guasti vengano identificati prima che interrompano le operazioni. Questo monitoraggio continuo fornisce una panoramica dettagliata della salute degli impianti e delle infrastrutture energetiche, facilitando strategie di manutenzione proattiva. La manutenzione predittiva, alimentata dall’AI, anticipa i problemi basandosi su dati storici e attuali, permettendo alle aziende di affrontarli prima che si aggravino. Questo approccio non solo riduce i costi operativi prevenendo riparazioni d’emergenza, ma migliora anche la sicurezza e l’affidabilità delle reti energetiche, garantendo una fornitura di energia costante e resiliente.

6.2 Promuovere l’economia circolare

L’AI svolge un ruolo fondamentale nella promozione dell’economia circolare ottimizzando i processi di riciclaggio e riduzione dei rifiuti. Analizzando i dati dei cicli di produzione e consumo, l’AI aiuta a migliorare l’efficienza delle risorse e supporta pratiche sostenibili in diversi settori. Un esempio di pratica del modello circolare in cui l’AI potrebbe essere utile è la valutazione del calore di scarto disponibile nei processi industriali e il supporto nell’ottimizzazione dei processi di recupero energetico attraverso tecnologie disponibili come ORC e pompe di calore.

7. Sfide e ostacoli per l’AI nel settore energetico

Nonostante i numerosi vantaggi, l’intelligenza artificiale (AI) affronta ancora sfide significative nel settore energetico. Uno dei principali ostacoli è il costo iniziale di implementazione. L’installazione di sistemi AI spesso richiede un investimento sostanziale, che può rappresentare una barriera importante, soprattutto per le aziende più piccole con risorse limitate. Un altro problema critico è la disponibilità e la qualità dei dati. L’AI ha bisogno di enormi quantità di informazioni di alta qualità e accessibili per funzionare in modo efficace. In molti casi, questi dati non sono facilmente reperibili, limitando così le prestazioni dei sistemi AI. Inoltre, esiste una resistenza al cambiamento all’interno del settore. Non tutti i professionisti sono pronti ad adottare nuove tecnologie, il che rallenta l’adozione dell’AI, soprattutto nelle aziende più tradizionali. Inoltre, l’uso dell’AI e dei dispositivi connessi, come l’Internet delle cose (IoT), comporta rischi legati alla cybersicurezza. Il settore energetico è un obiettivo primario per gli attacchi informatici, rendendo cruciale sviluppare sistemi sicuri per proteggere i dati e le infrastrutture. Superare queste sfide potrebbe sbloccare tutto il potenziale dell’AI, permettendole di offrire vantaggi significativi nel settore energetico. Un ultimo fattore da considerare è che l’AI è molto esigente in termini di energia. L’aumento dell’uso dell’AI ha portato a un aumento degli investimenti in nuovi data center, suscitando preoccupazioni per l’aumento della domanda di energia. Sebbene la domanda di elettricità da parte dei data center sia ancora piccola nel contesto del sistema energetico globale, è aumentata negli ultimi anni e si prevede che continui a crescere. Superare queste sfide potrebbe sbloccare tutto il potenziale dell’AI, permettendole di offrire vantaggi significativi nel settore energetico.

Conclusione

L’AI offre opportunità significative per trasformare il settore energetico migliorando l’innovazione, l’efficienza e la sostenibilità. Con la sua capacità di ottimizzare la gestione dell’energia, migliorare l’integrazione delle risorse rinnovabili e promuovere un consumo energetico più intelligente, l’AI gioca un ruolo fondamentale nell’accelerare la decarbonizzazione del settore energetico. Di conseguenza, non solo aiuta a ridurre le impronte di carbonio, ma migliora anche la competitività delle aziende energetiche generando risparmi sui costi e efficienze operative.

Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale dell’AI, è cruciale affrontare le sfide tecniche e politiche che permangono, tra cui l’integrazione delle nuove tecnologie e lo sviluppo di politiche appropriate. La collaborazione tra decisori politici, ricercatori e leader del settore è fondamentale per eliminare le barriere esistenti. Superare questi ostacoli permetterà al settore di massimizzare i benefici dell’AI e muoversi verso un futuro energetico più sostenibile e resiliente.

Guardando al futuro, integrando l’AI all’interno di un quadro di politiche ponderate e investimenti strategici, essa potrà essere utilizzata per guidare lo sviluppo e l’adozione di nuove e già esistenti tecnologie verdi, come i sistemi ORC e le pompe di calore. Questa sinergia non solo accelererà la transizione verso soluzioni energetiche più sostenibili, ma creerà anche una solida base per l’innovazione.

Leggi l’articolo dell’IEA qui.

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