L’intelligenza artificiale al servizio del settore Energy: ecco quali sono i vantaggi

Il comparto energetico è il motore dello sviluppo economico di un Paese. Lo sfruttamento delle fonti di energia, la gestione delle infrastrutture critiche e le tecnologie abilitanti impiegate generano un impatto reale sull’ambiente, sui settori produttivi e sull’intero sistema Italia. Per questo motivo, l’intelligenza artificiale viene messa al servizio del settore Energy, ma in che modo? Scopriamolo attraverso la riflessione di di Erminio Polito, direttore Energy & Utilities, Telco & Media di Minsait in Italia.

Il mondo Energy sfrutta l’intelligenza artificiale

Erminio Polito, direttore Energy & Utilities, Telco & Media di Minsait in Italia, sottolinea il fatto che l’intelligenza artificiale è arrivata anche nel mondo energetico. Secondo una ricerca Minsait, questa tecnologia potrà rappresentare nei prossimi decenni il 25% del PIL mondiale. 

E le aziende Energy & Utilities sono ben consapevoli delle potenzialità dell’IA, posizionandosi al secondo posto tra coloro che hanno investito con maggiore forza sull’intelligenza artificiale: 85 milioni di euro nel 2022, il 17% della spesa complessiva, secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. Un fenomeno non casuale, poiché l’IA si afferma come cardine nella metamorfosi del settore dell’energia, rendendo più efficiente, sostenibile e resistente l’intera catena del valore energetica.

Quali sono i vantaggi dell’intelligenza artificiale nel mondo Energy?

Prima di tutto, l’intelligenza artificiale applicata al mondo Energy è utile perché fornisce supporto alle Utilities nella produzione di energia. L’IA può ottimizzare la produzione energetica e la gestione degli asset, analizzando dati geologici, sismici e meteorologici per individuare le migliori posizioni dove installare parchi fotovoltaici o eolici.

Inoltre, si possono sfruttare gli algoritmi di intelligenza artificiale per gestire centrali elettriche in modo più efficiente, ad esempio regolando automaticamente la produzione di energia secondo la domanda in tempo reale, alle condizioni del mercato, a fattori come eventi stagionali e tendenze di consumo.

Il trasporto e la distribuzione dell’energia attraverso l’IA

L’intelligenza artificiale è molto utile anche per far fronte al trasporto e alla distribuzione dell’energia. Attraverso l’analisi dei dati provenienti dai sensori delle infrastrutture di trasporto e distribuzione, l’IA può consentire una distribuzione più efficiente dell’energia, una migliore gestione delle interruzioni e l’integrazione di energie rinnovabili.

Ma non solo: è possibile individuare in modo tempestivo anche le eventuali perdite, ad esempio nelle reti idriche, contribuendo a ridurre gli sprechi e i costi. Come farlo? Attraverso il machine learning e algoritmi ad hoc. Infatti, per far fronte a questo problema si sta già lavorando ai digital twins, ovvero rappresentazioni digitali delle infrastrutture fisiche che consentono di simulare il comportamento di un’infrastruttura in tutto il suo ciclo di vita.

Gli utenti finali a contatto con l’IA

Non solo per chi opera nel settore, ma anche gli utenti finali hanno modo di beneficiare dell’intelligenza artificiale nel settore Energy. Infatti essi beneficiano dal punto di vista dell’assistenza clienti attraverso il contact center, già presidiati dal 95% delle imprese del settore potranno essere abilitati da assistenti virtuali e chatbot alimentati dall’IA per migliorare la relazione tra cliente e azienda e per fornire risposte rapide, precise e personalizzate. Attraverso la gestione di grandi quantità di dati dei clienti, inoltre, l’IA può offrire loro un servizio tailor made, migliorando la fidelizzazione dell’utente finale.

Sostenibilità ed energia green

Il fondamentale aiuto profuso dall’IA riguarda anche la sostenibilità per un’energia sempre più green. Tale tecnologia può essere applicata anche nella gestione energetica degli edifici, ottimizzando i consumi e diminuendo gli sprechi. Così come nella mobilità sostenibile, per la gestione delle reti di ricarica di veicoli elettrici ottimizzando le disponibilità degli stalli di ricarica e pianificando rotte più efficienti.