Il futuro con IA e rinnovabili

L’intelligenza artificiale sta vedendo sempre più applicazione in diversi ambiti della nostra società e un settore in cui potrebbe avere un impatto significativamente positivo è quello energetico. Nel campo, infatti, si sta implementando l’uso di questa tecnologia per trovare soluzioni innovative volte a migliorare le performance delle varie infrastrutture. In particolare, i modelli predittivi costruiti grazie al Machine Learning, branca dell’Intelligenza Artificiale, hanno un enorme potenziale se applicati agli impianti di energia rinnovabile. Vediamo in che modo.

Non smettere mai di imparare 

Questo è quanto fa un modello di Machine Learning, imparare continuamente dai dati che riceve per migliorare il proprio funzionamento. Questo meccanismo virtuoso può essere utilizzato nell’ambito delle rinnovabili per sfruttare al massimo il funzionamento degli impianti. Attraverso l’acquisizione di dati, infatti, l’algoritmo di Machine Learning apprende informazioni eterogenee, le codifica e formula un modello predittivo costantemente aggiornato nel tempo. Applicare questa tecnologia alle rinnovabili significa poter monitorare l’afflusso di energia nei vari impianti e ottimizzare la produzione gestendo anche le situazioni di scarsità o eccesso di energia.

Inoltre, il Machine Learning può essere utilizzato anche per migliorare le performance di distribuzione energetica. Monitorare i consumi delle utenze domestiche e l’impiego di energia negli impianti aziendali, infatti, può aiutare a gestire al meglio l’erogazione di energia in base alle diverse esigenze di consumo delle varie aree territoriali.

Garanzia di una economia circolare

L’Intelligenza Artificiale potrebbe supportare l’uomo nel risolvere i sistemi complessi più rapidamente e in in modo più efficace. In ottica di rinnovabili, questo significa anche riuscire a velocizzare e migliorare i processi di sostenibilità instaurando un efficiente sistema di economia circolare. Ottimizzare le infrastrutture, monitorare i consumi e gestire al meglio la produzione e l’erogazione dell’energia crea nel tempo un impatto significativo non solo per l’ambiente ma anche per l’economia, da quella di un intero paese a quella di una singola famiglia personalizzando ad esempio il rapporto tra produzione, consumo e spesa. 

Omnienergy e il Direttore d’Orchestra

Un esempio di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel settore energetico si riscontra con Omnienergy, la company del gruppo Omninext che fornisce una piattaforma digitale di previsione della produzione di energia degli impianti a fonti rinnovabili permettendo di ottimizzare le performance e raggiungere così prestazioni migliori in un ciclo di economia circolare. 

Omnienergy si basa su un modello di Machine Learning definito “Direttore d’Orchestra” che utilizza a sua volta più modelli sottostanti. Ad ogni orizzonte di previsione, il Direttore d’Orchestra valuta la qualità delle previsioni dei modelli secondari e assegna, in maniera dinamica, il peso dei loro contributi. In questo modo, il modello di apprendimento automatico acquisisce ed elabora le informazioni, analizza e ingegnerizza il dato pulendolo da eventuali errori per ottenere un valore di previsione il più possibile rappresentativo della realtà.   

Per approfondire: www.omnienergy.it