L’Intelligenza Artificiale a supporto dell’efficientamento energetico degli edifici

Uno studio Enea basato su rete neurale ha stimato i consumi del patrimonio edilizio della Regione Umbria, e grazie all’intelligenza artificiale e alla simulazione con sei diverse tipologie di tecniche di efficientamento, i consumi sono stati ridotti del 23%.

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L’Intelligenza Artificiale a supporto dell’efficientamento energetico degli edifici

L’intelligenza artificiale è uno strumento sofisticato di elaborazione dati che possiamo sfruttare a nostro vantaggio nella lotta contro i cambiamenti climatici.

Lo sa bene l’Enea che in uno studio condotto sul patrimonio edilizio della Regione Umbria, ha utilizzato l’intelligenza artificiale per simulare i consumi dei prossimi 25 anni con previsioni diverse in base a sei diverse tecniche di efficientamento energetico.

Lo studio si basa sui dati del report sulla situazione energetica nazionale del 2019, in cui si evidenzia come agli edifici sia imputabile circa il 40% della domanda energetica nazionale, nonostante le strategie di efficientamento adottate negli ultimi anni abbiano già permesso di raggiungere un risparmio di 17,6 Mtep.

L’intelligenza artificiale per l’efficienza energetica dell’Umbria

La scelta dell’Umbria non è casuale. La Regione è rappresentativa della situazione nazionale, dove quasi l’84% degli immobili è stato costruito prima degli anni 90, ha una superficie utile tra i 60 e i 150 m2, ed è dotata di impianti autonomi alimentati a gas naturale.

I ricercatori dell’Enea, partendo dalla stima dei consumi energetici del patrimonio edilizio regionale, pari a circa 870 mila tonnellate equivalenti di petrolio, hanno sviluppato una rete neurale artificiale, ossia un modello avanzato di elaborazione dati, capace di simulare i consumi energetici del patrimonio edilizio, in un intervallo temporale di 25 anni.

Il modello ha sviluppato i consumi in questo arco temporale applicando sei diverse strategie di efficientamento energetico:

  • sostituzione degli infissi;
  • sostituzione del generatore con uno a condensazione;
  • sostituzione del generatore con una pompa di calore idronica;
  • realizzazione dell’isolamento a cappotto e simultanea sostituzione degli infissi;
  • realizzazione dell’isolamento a cappotto, sostituzione degli infissi e sostituzione del generatore di calore con uno a condensazione;
  • realizzazione dell’isolamento a cappotto, sostituzione degli infissi e sostituzione del generatore di calore con una pompa di calore idronica.

Il risparmio energetico grazie all’intelligenza artificiale

“La rete sviluppata è in grado di fornire delle proiezioni di risparmio energetico in relazione a differenti interventi realizzabili sugli edifici riguardanti solo l’involucro, solo gli impianti, o la loro combinazione” spiega Iole Nardi, ricercatrice del Laboratorio ENEA di Efficienza energetica negli edifici e sviluppo urbano.

Una volta ottenuti i primi risultati, gli esperti ENEA hanno continuato a mettere alla prova l’intelligenza artificiale, utilizzando le previsioni energetiche elaborate per individuare gli edifici da riqualificare anche in relazione al contesto climatico.

Grazie agli interventi sugli edifici più energivori della Regione, si è ottenuto un aumento del risparmio energetico fino al 23%, oltre che una riduzione complessiva della domanda energetica del settore pari al 13%.

“Questi risultati confermano le enormi potenzialità dell’intelligenza artificiale e, in particolare, delle reti neurali artificiali come sofisticato strumento di elaborazione dati e di analisi energetiche previsionalidichiara Domenico Palladino, ricercatore del Laboratorio ENEA di Efficienza energetica negli edifici e sviluppo urbano. “La loro capacità di simulare il comportamento del cervello umano gli permette di ‘apprendere’ attraverso l’esperienza; l’intelligenza artificiale, infatti, non viene programmata, ma ‘addestrata’ ad eseguire compiti sempre più complessi attraverso un processo di apprendimento basato su dati empirici, come quelli che abbiamo utilizzato per questo studio in cui sono state elaborate anche informazioni contenute negli Attestati di Prestazione Energetica” conclude.

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