Intelligenza artificiale, risparmi energetici fino al 40% dalle imprese alle case

L'intelligenza artificiale può consentire notevoli risparmi energetici: l'industria potrebbe ottenere riduzioni del 10-25% attraverso la manutenzione predittiva e la gestione intelligente dell'energia; gli edifici potrebbero ridurre il consumo di energia dell'8-40% grazie a sistemi Hvac (riscaldamento, ventilazione e condizionamento dell'aria) e di illuminazione controllati dall'intelligenza artificiale; i settori dei trasporti potrebbero beneficiare di una gestione ottimizzata della flotta e di una ricarica intelligente, per ridurre le emissioni fino al 30%. Queste opzioni potrebbero generare risparmi energetici potenziali nell'ordine dei 30-40 TWh.

L'osservazione - È quanto emerge dallo studio "Intelligenza artificiale per la gestione dell'energia" presentato oggi dalla Federazione italiana per l'uso razionale dell'energia (Fire) e frutto di un anno dedicato all'osservazione delle tendenze, delle barriere, delle applicazioni, delle politiche e del potenziale. Fra le imprese medio-grandi le soluzioni più utilizzate di Intelligenza artificiale riguardano l'analisi dei dati supportati dall'intelligenza artificiale (54%); i dispositivi abilitati al machine learning (50%); gli strumenti di analisi dei big data (46%). Le soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate (24%) e altre applicazioni di nicchia hanno invece un uso limitato.

Le proiezioni - Realizzata nell'ambito della borsa di studio Bette Mebane, la ricerca evidenzia fra i vantaggi dell'Ia l'affidabilità, la riduzione dei costi e il miglioramento dell'efficienza energetica. Fra gli ostacoli, sono stati indicati i costi elevati, la mancanza di personale qualificato e la sicurezza dei dati. In Italia il consumo energetico dei data center si è attestato a 4,5 TWh nel 2024, con l'Ia responsabile del 15-20% di tale domanda. Le proiezioni indicano al 2030 un'espansione dei consumi legati all'Ia a circa 10 TWh (con una potenza che passerà da circa 0,5 a circa 2,6 Gw), in linea con il Pniec, con i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale che superano il 20% del carico dei data center. I risparmi energetici potrebbero attestarsi fra i 20 e i 40 TWh, ma richiedono politiche efficaci.

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