La transizione energetica sta trasformando il nostro sistema elettrico molto più rapidamente di quanto siamo abituati a pensare. Negli ultimi anni l’energia è diventata un sistema distribuito, fatto di migliaia di impianti fotovoltaici, turbine eoliche, batterie domestiche e industriali, colonnine di ricarica per auto elettriche e sensori sparsi sul territorio. Un sistema vivo, che cambia di minuto in minuto, e che oggi non può più essere gestito solo con gli strumenti tradizionali.
Se vogliamo che tutto questo funzioni, serve un’intelligenza che operi dietro le quinte, capace di prevedere ciò che sta per accadere e di coordinare componenti che fino a ieri non dialogavano tra loro. In una parola: serve l’intelligenza artificiale.
Non parliamo di un uso generico o futuristico dell’AI, ma di modelli molto concreti che stanno già cambiando il modo in cui produciamo, distribuiamo e consumiamo energia.
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Intelligenza artificiale nella transizione energetica: perché la previsione è diventata imprescindibile
La prima grande area in cui entrano in gioco è la previsione, un’attività che è diventata imprescindibile. Una centrale fotovoltaica produce in base alla nuvolosità, una turbina eolica risponde a variazioni istantanee del vento, una comunità energetica deve decidere se usare l’energia subito, immagazzinarla o immetterla in rete. Tutte queste decisioni dipendono da quanto riusciamo a prevedere il futuro con qualche ora di anticipo.
Per questo si utilizzano modelli di intelligenza artificiale che analizzano dati meteorologici, serie storiche di produzione, informazioni raccolte dai sensori e previsioni meteo tradizionali. A differenza degli algoritmi del passato, che si basavano spesso solo sulle medie storiche, questi modelli imparano dai comportamenti più piccoli e più complessi: una variazione di luminosità può anticipare un calo improvviso di produzione solare, un cambiamento nella direzione del vento può indicare che una turbina rallenterà più del previsto. L’AI è in grado di cogliere queste sfumature e trasformarle in previsioni più affidabili, fornendo una sorta di “radar del futuro” che gli operatori possono consultare per prendere decisioni operative.
Come l’AI aiuta a mantenere la rete in equilibrio
Questa intelligenza predittiva non serve solo a sapere quanta energia avremo: serve anche a mantenere la rete in equilibrio. La nostra rete elettrica è progettata per funzionare in una condizione delicata in cui produzione e consumo devono essere sempre allineati. Quando entra in scena una quantità crescente di energia rinnovabile, che per natura è variabile, questo equilibrio può diventare instabile.
Qui l’AI non si limita a prevedere, ma aiuta a decidere: segnala in anticipo possibili congestioni di rete, suggerisce dove reindirizzare l’energia, indica quando attivare o disattivare gli accumuli e riconosce anomalie o guasti prima che accadano. È una forma di supervisione intelligente che rende il sistema più flessibile e più sicuro.
Stoccaggio e batterie: quando caricare e quando scaricare
Un altro campo in cui l’AI sta mostrando la sua efficacia è quello dello stoccaggio dell’energia. Le batterie — dai grandi impianti industriali agli accumuli domestici — stanno diventando un elemento chiave per stabilizzare il sistema. Ma per funzionare al meglio devono “sapere” quando caricarsi, quando scaricarsi e come farlo senza degradare troppo nel tempo.
Anche qui entrano in gioco modelli che analizzano prezzi dell’energia, previsioni meteorologiche, abitudini di consumo e disponibilità di rinnovabili. In pratica, trasformano parchi di batterie in risorse intelligenti che possono rendere la rete più stabile, ridurre i costi per gli utenti e aumentare l’autonomia dei territori.
Applicazioni già operative tra Italia ed Europa
Queste applicazioni non sono scenari futuristici: sono già operative in molte realtà europee e italiane. Impianti solari, eolici, aziende energivore e intere città stanno adottando modelli predittivi per ridurre sprechi, prevenire interruzioni e ottimizzare i flussi. Le comunità energetiche, che rappresentano una delle leve più interessanti per la transizione, possono usare l’AI per decidere quando condividere energia in modo da massimizzare il beneficio collettivo.
E persino la manutenzione delle infrastrutture viene resa più efficiente: sensori intelligenti e algoritmi di riconoscimento dei pattern individuano vibrazioni anomale, surriscaldamenti o micro-guasti che sarebbero invisibili agli occhi umani.
Il nodo dei dati e delle competenze ibride
Naturalmente, tutto questo non avviene senza problemi. Il principale è la qualità dei dati. L’intelligenza artificiale funziona solo se può accedere a dati affidabili, ben organizzati e raccolti in modo coerente. Molte aziende ed enti pubblici non dispongono ancora di una gestione strutturata delle informazioni e questo rende difficile portare i progetti dall’ambiente di test alla produzione.
È uno dei motivi per cui molte soluzioni restano prototipi: mancano processi chiari, infrastrutture adeguate, strumenti per monitorare i modelli nel tempo e soprattutto competenze ibride che combinino conoscenze energetiche e capacità di lavorare con dati e algoritmi.
Il ruolo di chi accompagna l’adozione dell’AI nel settore energia
È proprio su questo terreno che stanno emergendo attori capaci di accompagnare imprese e organizzazioni nel passaggio dalla sperimentazione all’adozione reale dell’AI. Tra questi c’è la Fondazione IFAB, che mette a disposizione competenze avanzate, ambienti sicuri per la gestione e l’elaborazione dei dati, percorsi formativi per creare professionalità interne e un supporto operativo nello sviluppo di modelli predittivi applicabili ai contesti produttivi.
L’obiettivo non è “fare ricerca” in astratto, ma aiutare le aziende a costruire soluzioni che funzionano davvero sul campo, integrandosi con reti, impianti e processi esistenti.
Intelligenza artificiale nella transizione energetica: l’infrastruttura invisibile del futuro
Eppure, è proprio su questo punto che si giocherà il futuro del settore. La transizione energetica non può reggere senza una base di intelligenza artificiale all’altezza della complessità che stiamo costruendo. Abbiamo bisogno di previsioni affidabili, di reti che reagiscono in tempo reale, di sistemi di accumulo intelligenti, di piattaforme che aiutino a valorizzare i dati invece di disperderli e di competenze nuove lungo tutta la filiera.
L’energia del futuro non sarà solo più pulita: sarà più intelligente. E la differenza la farà un’infrastruttura invisibile, fatta di modelli predittivi e decisioni automatizzate, che permetterà al sistema di funzionare con efficienza, sicurezza e resilienza. Non la vedremo mai, ma sarà lì, a reggere l’intero edificio della transizione energetica.
Se vogliamo che l’Europa mantenga un ruolo da protagonista, sarà proprio in questa parte nascosta — nei dati, negli algoritmi, nella capacità di interpretarli — che dovremo investire.
