L’Intelligenza Artificiale Trasformerà l’Industria Energetica, Ma Una Regolamentazione Rigorosa Governerà i Progressi
L’uso dell’intelligenza artificiale (IA) nell’industria energetica richiederà tempo per raggiungere un livello sistemico e network-wide a causa dei rischi coinvolti. Tuttavia, è già responsabile di efficienze e di un miglioramento dell’efficacia in compiti di basso livello.
Applicazioni dell’IA nelle Aziende Energetiche
Le aziende energetiche, come altri fornitori di servizi al pubblico, utilizzano l’IA per snellire le loro interazioni con i clienti, anticipare, guidare e rispondere alle domande dei clienti, cercando di ottenere risultati migliori, tempi di risposta più rapidi e costi inferiori per i call center. Ad esempio, le aziende energetiche stanno utilizzando chatbot alimentati da IA per gestire domande di routine dei clienti, come quesiti sulle fatture, richieste di servizio e segnalazioni di guasti.
Inoltre, stanno utilizzando l’IA, i dati e software non-IA in modi operativi. I generatori offshore utilizzano sempre più sensori, software di modellazione e dati ambientali per mirare a riparazioni e manutenzioni quando necessario, piuttosto che seguire un programma di routine.
Robotica e Manutenzione Off-Shore
L’IA e la robotica vengono utilizzate per eseguire alcune di queste operazioni, riparando e mantenendo le strutture offshore. Questo riduce i costi e la complessità, ma ha anche benefici per la salute e la sicurezza poiché significa che meno persone devono recarsi in mare per operare in condizioni ad alto rischio. Ad esempio, l’industria sta sviluppando robot autonomi sottomarini che possono eseguire manutenzioni di precisione sulle installazioni offshore.
Distinzione tra IA e Software Tradizionale
Esiste una linea sottile tra l’IA reale e quella che alcuni fornitori definiscono IA, ma che in realtà è solo software o tecnologia esistente. Questo può essere dovuto alle definizioni ampie e talvolta ambigue di IA, che possono comprendere tutto, dall’automazione semplice ad algoritmi avanzati di machine learning. Tuttavia, dal punto di vista dei generatori energetici, la distinzione non è così importante finché le giuste funzioni vengono eseguite in modo sicuro ed efficiente.
Digital Twins e Ottimizzazione
Imparando dall’industria delle infrastrutture più ampia, le aziende energetiche possono costruire gemelli digitali dei loro principali beni di generazione e trasmissione per aiutare con miglioramenti, riparazioni, manutenzione e aggiornamenti. Questo può aiutare a ottimizzare le operazioni, migliorare l’efficienza e ridurre i tempi di inattività.
Previsioni Meteorologiche e Pianificazione
Una migliore previsione meteorologica abilitata dall’IA può aiutare nella pianificazione per preservare le attrezzature e anche prevedere i modelli di generazione di energia rinnovabile per aiutare nelle decisioni di rete e distribuzione, garantendo una fornitura di energia stabile ed efficiente e aiutando le utility a prepararsi per eventi meteorologici estremi.
Rischi e Regolamentazione
C’è un potenziale per l’IA di fare molto di più, ma esistono anche rischi significativi e un grado di regolamentazione che riflette tali rischi. Se l’approvvigionamento energetico o le reti si guastano, le conseguenze per la società sono calamitosi.
Poiché una profonda digitalizzazione influisce su tutto, dalla difesa al riscaldamento, dai network informatici alle banche, tutto dipende da una fornitura di energia affidabile. Pertanto, i regolatori sono giustamente cauti nel consentire tecnologie insufficientemente testate nei sistemi che regolano la generazione e la distribuzione dell’energia.
Legislazione e Approccio Innovativo
L’AI Act dell’UE, considerato lo standard attuale per la regolamentazione dell’IA, classifica i sistemi di IA utilizzati nelle infrastrutture critiche, come l’energia, come ad alto rischio. Questi sistemi sono soggetti a requisiti rigorosi per garantire sicurezza, affidabilità e protezione. Sebbene la legge non vieti l’uso dell’IA in questi settori, impone obblighi normativi significativi per mitigare i rischi.
In futuro, l’IA potrebbe essere utilizzata per compiti sistemici molto grandi, come l’equilibrio della rete per garantire che l’offerta e la domanda siano soddisfatte in modo uniforme e che tutta l’energia generata venga utilizzata in modo efficiente.
Cooperazione e Condivisione dei Dati
Ciò che cambierà il quadro riguardo all’impatto dell’IA è la quantità e la qualità dei dati disponibili. La maggior parte delle case e delle aziende ora dispone di contatori intelligenti che raccolgono informazioni senza precedenti su come l’energia viene utilizzata, quando e per cosa. Inoltre, i veicoli elettrici e la relativa infrastruttura di ricarica possono fornire livelli simili di conoscenza e intuizioni sui modelli di utilizzo e ricarica.
Questo potrebbe trasformare la generazione e l’offerta allineandole più da vicino che mai all’uso. Farlo sarebbe abilitato dal potere, dall’intuizione e dal controllo che l’IA può fornire. L’IA come mezzo per supportare decisioni strategiche e quotidiane migliori potrebbe avere un impatto significativo sui mercati energetici, sulla distribuzione e sull’efficienza.
Tuttavia, per fare ciò, dobbiamo trovare un modo per condividere tutti questi dati in modo efficace senza violare i diritti alla privacy delle persone, compromettendo la riservatezza commerciale o violando le leggi sulla concorrenza che regolano la cooperazione tra concorrenti. Questa è una sfida, ma è una sfida che affrontiamo in altre aree dove la condivisione dei dati sta diventando possibile attraverso nuovi meccanismi di condivisione dei dati, come i framework di fiducia dei dati.
Quindi, il futuro dell’IA e dell’industria energetica riguarda una cooperazione più stretta e un’attenta e ben regolamentata transizione della tecnologia dal perimetro al centro delle operazioni del sistema energetico.
