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AI e transizione energetica: come cambia la gestione di reti e consumi



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L’intelligenza artificiale è sempre più centrale nella transizione energetica: aiuta a prevedere produzione e consumi, ottimizzare reti, comunità energetiche, depuratori e mobilità. Restano però aperti il tema dei consumi dei data center e la necessità di modelli più efficienti

Pubblicato il 10 giu 2026

Luca Luccarini

ENEA, Dipartimento TERIN, Bologna

Carlo Petrovich

ENEA, Dipartimento TERIN, Bologna



Carbon Market Outlook 2025; Le tecnologie promettenti nelle rinnovabili dal 2026 contro i cambiamenti climatici; Carbon-Aware Computing: ottimizzazione dei workload AI in base alla disponibilità di rinnovabili; Energie rinnovabili: perché la guerra in Iran spinge sul fotovoltaico


L’intelligenza artificiale è oggi una delle tecnologie più discusse anche nel contesto della transizione energetica. Negli ultimi anni il dibattito pubblico si è concentrato soprattutto sugli aspetti più visibili, come i sistemi generativi, ma il machine learning è utilizzato da tempo nel settore energetico, in particolare per le capacità previsionali. Le applicazioni dell’IA sono sempre più pervasive e aprono nuove possibilità anche nell’ambito informativo e di orientamento per utenti e decisori.

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