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L'AI e il Machine Learning stanno cambiando il mondo dell'energia

La recente rivoluzione nel settore dell’energia ha contribuito alla digitalizzazione dei dati e all'utilizzo di algoritmi che consentono un apprendimento continuo

L'intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (Machine Learning) stanno cambiando il mondo che ci circonda e il settore energetico non fa eccezione. Le aziende in grado di utilizzarne correttamente e tempestivamente il potenziale, ne trarranno il massimo beneficio.

Il ruolo della tecnologia

La tecnologia ha sempre giocato un ruolo cruciale nel settore energetico, specialmente nelle applicazioni ingegneristiche. Tuttavia, la recente rivoluzione nel settore dell’energia ha contribuito enormemente alla digitalizzazione dei dati e all'automazione. Questo ha dato il via libera ad applicazioni avanzate di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico in più settori.

Come per gli esseri umani, l'intelligenza artificiale ha bisogno di molte informazioni e di tempo per imparare e padroneggiare qualcosa. Con l'avanzare della capacità di calcolo e con l'aumento della quantità di dati digitali, l'intelligenza artificiale ha iniziato a funzionare bene, permettendo attività prima d’ora impossibili. Questi sistemi di intelligenza artificiale sono, ad esempio, alla base degli annunci sui siti web, permettono il riconoscimento del volto per accedere alle applicazioni telefoniche, possono aiutare a diagnosticare patologie mediche, incrementare la produzione di un caseificio identificando le diverse esigenze degli animali oppure possono permettere di parcheggiare con semplicità la propria auto.

Nel settore dell'energia, e dell'elettricità in particolare, diversi fattori hanno aperto la strada all'AI. La riduzione dei costi delle energie rinnovabili, l'ascesa dell'energia distribuita, l'emergere dell'Internet of Things e la digitalizzazione dei dati hanno stravolto i modelli di business basati su una grande fornitura centralizzata. La natura intermittente della produzione di energia rinnovabile ha aumentato la volatilità dei prezzi e ha creato sfide nelle operazioni di sistema. In questo contesto, prevedere l'offerta, riconoscere i modelli e rispondervi rapidamente è fondamentale per massimizzare la flessibilità degli asset energetici. Nel frattempo, sul fronte della domanda, i clienti del settore energetico richiedono di poter ricevere maggiori informazioni sul proprio utilizzo di energia e di poterne avere un maggior controllo. È possibile accedere a tali informazioni grazie a sensori intelligenti e appositi contatori.

L'intelligenza artificiale, protagonista del nostro futuro

Nel prossimo futuro, con l’incremento delle auto elettriche, la programmazione della ricarica e gli utilizzi alternativi delle batterie delle auto saranno gestiti dall'intelligenza artificiale, creando opportunità di risposta alla domanda e ottimizzando l'utilizzo della rete elettrica. Per le imprese, l'uso dei dati energetici è già ben oltre l'approvvigionamento energetico. La nostra soluzione di Energy Insight offre una visibilità completa e dettagliata del consumo energetico di un sito, fino a raggiungere il livello di dispositivo. In questo modo, i nostri clienti possono mettere a confronto il loro utilizzo, identificare e ridurre eventuali inefficienze energetiche e scoprire nuove opportunità.

La previsione dei prezzi e del cash flow gioca un ruolo cruciale sui mercati energetici e sulla macroeconomia globale, dal punto di vista strategico e tattico. L'apprendimento automatico ci permette di misurare, comprendere e migliorare non solo le previsioni della nostra azienda, ma anche quelle che riceviamo delle aziende esterne. Quando noi di Centrica abbiamo applicato per la prima volta le tecniche di Machine Learning ai nostri dati previsionali, siamo rimasti stupiti dei risultati. Abbiamo scoperto che avevamo punti di forza nella previsione di alcuni indicatori di cui non eravamo a conoscenza e, soprattutto, l'apprendimento automatico ci ha aiutato a migliorare notevolmente le prestazioni aziendali, permettendoci di imparare dagli "errori" del passato in modo sistematico e adattivo.

Questi, sono solo alcuni esempi del potenziale insito nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico volti a rendere le aziende più competitive e più efficienti.

Per saperne di più su come le nuove tecnologie possono trasformare il rapporto delle aziende con l'energia e per scoprire come individuare le opportunità per migliorare la flessibilità del sistema energetico aziendale, contatta i nostri esperti.