Il mondo dell’energia può solo trarre beneficio dall’impiego della Intelligenza Artificiale: dalla produzione all’accumulo, ecco le ultime ricerche e le più interessanti applicazioni a cura di Andrea Ballocchi Indice degli argomenti: Intelligenza artificiale per l’energy storage: l’uso del deep learning Intelligenza artificiale per l’energia: trend di crescita e qualche esempio di impiego Intelligenza artificiale per l’energia: dove sarà utile L’Intelligenza Artificiale è un aiuto prezioso per il mondo dell’energia, per la produzione come per la gestione energetica. Proprio in tema di energy storage, alcuni ricercatori del MIT – Massachusetts Institute of Technology hanno trovato il modo di impiegare l’AI per la ricerca su nuovi materiali, arrivando a ridurre notevolmente i tempi per la selezione dei più interessanti finalizzati a soluzioni di accumulo. A titolo dimostrativo, il team è arrivato a selezionare otto dei più promettenti materiali, su quasi tre milioni di possibilità, per uno dei sistemi di energy storage più promettenti: la batteria a flusso. Questo processo di selezione avrebbe richiesto 50 anni con metodi analitici convenzionali; al team, grazie all’AI, sono bastate cinque settimane. Intelligenza artificiale per l’energy storage: l’uso del deep learning Lo studio ha preso in esame un insieme di materiali denominati complessi dei metalli di transizione. Si tratta di soluzioni molto interessanti per le loro particolari proprietà, ma sono numerosissimi: riuscire a selezionarne alcuni dei più promettenti richiederebbe complessi esami di laboratorio e tempi molto lunghi. Invece, il team del MIT ne ha preso in considerazione solo un certo numero e ha convogliato le relative informazioni in un sistema di deep learning, una sottocategoria del machine learning basata su un particolare tipo di apprendimento dei dati basato sulle reti neurali. L’addestramento delle reti neurali richiede set di dati molto ampi, ma il team è riuscito a finalizzare al meglio il procedimento riuscendo a ottenere risultati affidabili utilizzando un determinato numero di campioni. Così è stato possibile snellire il lavoro di selezione, abbattendo notevolmente i tempi per giungere a determinati risultati. Intelligenza artificiale per l’energia: trend di crescita e qualche esempio di impiego Lo studio mette in evidenza l’opportunità di sfruttare l’AI per il settore energy, che già oggi attira grande interesse. Technavio ha stimato che l’Intelligenza artificiale nel comparto dell’energia sarà in grado di creare un mercato del valore di circa 6 miliardi di dollari nel periodo 2020-2024, con un tasso di crescita del 70% nel periodo preso in esame. Ci sono già esempi già oggi di questo impiego: Eni si è da poco dotata del supercomputer industriale più potente al mondo, l’HPC5 la cui superpotenza di calcolo abbinata al sistema preesistente raggiunge i 70 PetaFlop/s ovvero settanta milioni di miliardi di operazioni matematiche al secondo. È un sistema che grazie all’AI permetterà all’azienda di perfezionare ulteriormente i processi di lavoro, in termini di migliore prospezione di nuovi giacimenti oil & gas ma non solo: l’impegno dell’Eni è proiettato allo sviluppo di fonti energetiche rinnovabili. La stessa società ha fatto sapere che il contributo dei supercomputer “sarà determinante per lo sviluppo dei nostri progetti sull’intelligenza artificiale, una nuova linea di ricerca” che sta sviluppando insieme a IBM. Quest’ultima, insieme alla propria azienda The Weather Company, ha fornito alla produttrice di inverter Selectronic informazioni preziose per immagazzinare in modo efficiente l’energia nelle batterie dagli impianti fotovoltaici, contribuendo a prolungare la durata e l’efficienza delle batterie di accumulo e aumentandone il valore. Come? Proprio grazie all’Artificial Intelligence. Intelligenza artificiale per l’energia: dove sarà utile L’Artificial Intelligence consente alle macchine di svolgere compiti specifici elaborando grandi quantità di informazioni sotto forma di dati; il mondo dell’energia ne genera enormi. Le opportunità che si creano spaziano dalla creazione delle smart grid, all’ottimizzazione delle soluzioni di accumulo, rendendole sempre più intelligenti, comprendendo poi opportunità non solo per ottimizzare la produzione e l’accumulo, ma anche per garantire la sicurezza e prevenire eventuali problemi. Grazie all’AI sarà possibile prevedere eventuali sovraccarichi o guasti sulla rete elettrica. Ma si potranno anche prevedere fattori di deterioramento che costituiscono non solo una minaccia per le infrastrutture energetiche (dighe, oleodotti ecc.) ma anche e soprattutto potenziali cause di rischio per l’incolumità delle persone. Consiglia questa notizia ai tuoi amici Commenta questa notizia
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