Il documento “Strategic roadmap for digitalisation and AI in the energy sector”, di prossima pubblicazione da parte della Commissione UE, definirà linee guida operative per un impiego efficace e consapevole dell’intelligenza artificiale nei sistemi energetici.

La roadmap si concentrerà in particolare sull’IA generativa, spiega il direttore del dipartimento Tecnologie di generazione e materiali di RSE Luciano Martini, andando oltre il perimetro dell’IA predittiva tradizionale.

Tra le opportunità evidenziate spicca la capacità dell’IA di processare grandi volumi di dati per abilitare servizi energetici avanzati, dalla flessibilità dei carichi alla previsione della producibilità da fonti rinnovabili. Il documento mapperà tuttavia anche i rischi connessi, a partire dalla necessità di disporre di dati affidabili e di qualità come condizione imprescindibile per ottenere risultati attendibili.

Un capitolo rilevante della roadmap riguarderà l’elevato fabbisogno energetico generato dalla diffusione dell’intelligenza artificiale. Per dare un ordine di grandezza, nella sola Lombardia si concentrano oggi data center per circa 1 GW di potenza installata, per un consumo totale annuo di 4,5 TWh (sui circa 300 complessivi in Italia, cioè l’1,5%) e in costante crescita. Lo scenario impone una duplice risposta: pianificare adeguatamente le infrastrutture di rete per sostenere questa domanda e, al contempo, promuovere lo sviluppo di data center più efficienti.

Eppure, con oltre due milioni di punti di generazione distribuita e 700.000 sistemi di accumulo, la gestione di reti sempre più complesse non può più prescindere dall’uso di strumenti basati sull’intelligenza artificiale.

“L’IA può contribuire in modo determinante ad assicurare robustezza, resilienza e contenimento degli oneri di sistema, prevenendo blackout, attacchi informatici e criticità operative”, sottolinea l’amministratore delegato di RSE, Franco Cotana, che ha inoltre evidenziato l’importanza di sviluppare soluzioni di IA che non dipendano da fornitori di risorse in cloud. RSE, ad esempio, ha realizzato un sistema di intelligenza artificiale privato in grado di valorizzare il proprio patrimonio di conoscenze e simulazioni, inclusi i digital twin, mantenendo il pieno controllo sulle informazioni sensibili.