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AI e fotovoltaico: un’opportunità per l’Europa, non senza rischi



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Manutenzione, efficienza, previsioni: l’integrazione tra pannelli e algoritmi ha già dato i primi risultati e, secondo alcune previsioni, potrebbe costituire un vantaggio competitivo per il Vecchio continente, aiutandolo a recuperare il gap con la Cina. Non va però sottovalutata la questione della sicurezza

Pubblicato il 19 set 2024

Raffaello Giacchetti

Presidente di GIS – Gruppo Impianti Solari



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fotovoltaico (1) solare cinese; energia solare; AI per il lavoro in condizioni estreme fotovoltaico in italia




Nell’immaginario collettivo la diffusione dell’intelligenza artificiale cambierà il corso della storia creando un prima e un dopo, un po’ come hanno fatto la macchina a vapore, motore della rivoluzione industriale, e la scoperta della penicillina, che ha salvato una quantità inestimabile di persone alle prese con malattie infettive. Ancora oggi, però, si fa fatica a capire come il suo avvento impatterà sui diversi settori della società. In quello del fotovoltaico, questo problema si pone solo in parte.

AI e fotovoltaico, un’integrazione già in atto

L’intelligenza artificiale viene usata già oggi in varie fasi della costruzione e della manutenzione di un impianto, con risultati importanti.

Le possibili applicazioni

Le sue possibili applicazioni riguardano:

  • Lo sviluppo di nuove tecnologie. In Italia, l’ENEA si è impegnata a realizzare un laboratorio virtuale avanzato per sfruttare le potenzialità del supercalcolo e dell’intelligenza artificiale per la ricerca su materiali avanzati destinati agli impianti di energia rinnovabile. Il progetto, noto come Piattaforma Italiana Accelerata per i Materiali per l’Energia (Iemap), vede il coinvolgimento dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e di Ricerca sul Sistema Energetico (RSE), una società indirettamente controllata dal Ministero dell’Economia e impegnata nell’analisi, studio e ricerca applicata all’intero settore energetico.
  • La previsione energetica. Gli addetti ai lavori sanno che i pannelli, per funzionare, devono avere una determinata inclinazione ed essere posti a debita distanza da alberi e strutture che potrebbero creare ombra, tra le altre cose. Molto più difficile è però capire dove e come un impianto produrrebbe più energia: problema che l’intelligenza artificiale può già aiutare a risolvere grazie alla sua capacità di elaborare grandi quantità di dati.
  • La manutenzione. Sundrone, sussidiaria della quotata algoWatt e leader italiana nel settore delle survey termografiche e visive di impianti fotovoltaici con l’utilizzo di droni, ha inserito l’IA nel proprio software proprietario “Pv inspector”, riuscendo ad automatizzare il riconoscimento delle anomalie sulla base delle immagini acquisite. Questa novità è importante anche nell’ambito della manutenzione predittiva: analizzando la storia di un impianto e comparandola a quella degli altri, si possono individuare zone sottoposte a stress anomalo, programmare interventi e, nel migliore degli scenari, risolvere il problema alla radice. Anche quando questo non è possibile, fa sapere Enel Green Power, l’intelligenza artificiale può accelerare il processo decisionale elaborando e mettendo a disposizione dati sul tipo di danno e sulle possibili cause. A un livello più basso, non va poi trascurata la sua capacità di dare indicazioni utili sulla pulizia dei pannelli.
  • L’ottimizzazione dell’efficienza e la riduzione degli sprechi. Diretta conseguenza di tutte le altre applicazioni, è anche l’obiettivo del progetto “Marta” che conta su un finanziamento di 4,6 milioni di euro del Ministero delle Imprese e del Made in Italy e vede il coinvolgimento di ENEA e TeaTek, azienda italiana leader nella progettazione e realizzazione di impianti elettrici per acquedotti e industrie. Come si legge sul sito di ENEA, l’iniziativa “prevede la realizzazione di una piattaforma informatica di monitoraggio e gestione di impianti fotovoltaici flessibile e scalabile… Verranno inoltre realizzati specifici dispositivi IoT da applicare ai pannelli, le cui informazioni consentiranno lo sviluppo di algoritmi innovativi di intelligenza artificiale finalizzati ad assicurare la massima produzione energetica e a evitare le perdite che possono arrivare a superare anche il 40%”.

Una partita importante per l’Italia e Europa

Questi sviluppi sono interessanti per chiunque operi nel settore, ma possono rivelarsi cruciali per l’Italia e l’Europa. Come ha già sottolineato in un’intervista a Linkiesta a fine 2022 Girolamo Di Francia, Responsabile del Laboratorio sviluppo applicazioni digitali fotovoltaiche e sensoristiche di ENEA, l’integrazione tra IA e fotovoltaico potrebbe permettere al Vecchio Continente di rafforzarsi nell’installazione e nella gestione degli impianti in un momento in cui Pechino ha le mani sulla parte alta della filiera, con la produzione delle celle solari. L’obiettivo del progetto Marta, ha sottolineato Di Francia in quell’occasione, è anche quello di “fornire ai grandi installatori di fotovoltaico un prodotto che consenta di mantenere alta la competitività”. L’iniziativa è ancora in corso (dura 36 mesi) e non sappiamo se darà i risultati sperati.

Rischi da non sottovalutare

Quel che è certo, per ora, è che il cambiamento in atto non riguarda solo il nostro ambito, ma quello più dell’energia e delle utilities. Nello studio “AI 4 Italy: impatti e prospettive dell’intelligenza generativa per l’Italia e il Made in Italy” uscito a settembre 2023, The European House Ambrosetti e Microsoft definivano “media” la diffusione e l’adozione di tecnologie di IA generativa in questa sfera. Gli autori fanno anche un’altra cosa importante: chiariscono che l’IA generativa pone a livello generale diversi rischi etico-sociali e sottolineano l’importanza di adottare “un approccio responsabile, caratterizzato da trasparenza, affidabilità, sicurezza ed equità”.

I possibili rischi

I rischi ai quali si fa riferimento sono diversi, ma quelli che interessano anche il nostro settore sono:

  • La creazione di una IA inaffidabile a causa di bias ed errori nella fase di design e addestramento;
  • Un ancora maggiore consumo di energia dovuto alla necessità di far funzionare le macchine da cui dipende il machine learning.

L’importanza di trovare un giusto equilibrio

I problemi, purtroppo, non finiscono qui. Già oggi esistono casi di aziende che usano l’intelligenza artificiale per i loro impianti e altre, più piccole, che non lo fanno per una questione economica. Col tempo, il gap tra le prime e le seconde potrebbe aumentare e andare a ridurre la concorrenza, con possibili conseguenze sull’offerta stessa e sui prezzi. Un altro aspetto da considerare è la possibilità che un determinato impianto smetta di funzionare a causa di un attacco hacker, motivo per cui gli sviluppi in questo settore non devono prescindere da un serio e approfondito dibattito sul rafforzamento delle misure di sicurezza. Indipendentemente da ciò, bisogna comunque accettare il fatto che questo nuovo sviluppo porterà con sé una nuova tipologia di rischi oltre a degli innegabili vantaggi. Andando avanti, sarà quindi fondamentale capire cosa converrà affidare ai software e cosa al lavoro dell’essere umano.

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