Come la macchina a vapore e l’elettricità, l’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia di uso generale che potrebbe trasformare profondamente l’economia globale e il sistema energetico mondiale.
Sebbene ci sia ancora incertezza su come esattamente l’AI trasformerà le nostre vite, ci sono pochi dubbi che questa tecnologia sia destinata ad avere un impatto notevole, soprattutto come catalizzatore e acceleratore a sua volta di ulteriori innovazioni.
È quanto sostiene l’Agenzia internazionale per l’energia (Iea), che non per niente ha creato al proprio interno una nuova branca specifica, focalizzata appunto sull’AI e l’energia.
Negli ultimi anni, i progressi tecnologici, sia graduali che radicali, hanno contribuito a ridurre il costo delle principali tecnologie energetiche. Ma per raggiungere gli obiettivi globali di sicurezza energetica e riduzione delle emissioni, le tecnologie energetiche pulite esistenti devono continuare a migliorare e quelle nuove raggiungere economie di scala e livelli di industrializzazione che ne consentano veramente la diffusione.
“L’intelligenza artificiale migliorerà la capacità e la creatività degli scienziati nel generare e testare nuove idee. Tuttavia, affinché l’innovazione accelerata dall’AI possa davvero dare risultati nel settore energetico, i responsabili politici e la comunità scientifica devono costruire una comprensione comune delle applicazioni più promettenti e dei principali fattori abilitanti, e affrontare le lacune critiche”, hanno scritto due analisti della Iea in una nota.
Ed è proprio questo uno degli obiettivi principali del nuovo ambito di lavoro della Iea su energia e AI, che analizzerà anche come l’adozione dell’AI influirà sul consumo di elettricità da parte dei centri dati e come possa essere applicata per ottimizzare parti complesse dei sistemi energetici, come le reti elettriche.
Per parlare proprio di questo, si svolgerà il 4 e 5 dicembre a Parigi una Conferenza globale sull’energia e l’AI, che riunirà per la prima volta leader di governo, del settore energetico, dell’industria tecnologica e della società civile.
L’AI imprimerà una accelerazione all’innovazione energetica?
Una domanda fondamentale per gli analisti è se l’AI possa mantenere o superare gli attuali tassi di progresso tecnologico, i cosiddetti “tassi di apprendimento”, che prevedono riduzioni costanti dei costi all’aumentare dell’impiego di una tecnologia.
Problemi come le interruzioni della catena di approvvigionamento e l’inflazione dei prezzi hanno sollevato dubbi sulla sostenibilità di questi tassi nei prossimi decenni per tecnologie come le batterie dei veicoli elettrici. L’intelligenza artificiale potrebbe rispondere a queste preoccupazioni, mantenendo l’innovazione sulla strada giusta o consentendo scoperte che superano le aspettative.
Alcuni analisti vedono l’AI come un mezzo per mantenere le attuali proiezioni sui tassi di apprendimento. Altri la vedono come una forza più dirompente che potrebbe far sembrare i tassi attuali molto conservativi.
In questo dibattito, è necessario esaminare più da vicino i modi specifici in cui l’AI potrebbe aumentare il ritmo dell’innovazione, come è già successo, per esempio, nel campo dei materiali.
Un recente studio sull’impatto dell’utilizzo di strumenti di AI in un contesto di ricerca industriale ha infatti mostrato un aumento del 39% dei brevetti da parte delle azienda in meno di due anni. Le tecniche di intelligenza artificiale sono già eccellenti, infatti, nel risolvere i problemi ottimizzando le relazioni ben comprese in set di dati ampi e ben strutturati.
Nel 2024, i ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per vagliare oltre 32 milioni di composti per gli elettroliti allo stato solido, identificandone 23 con le caratteristiche giuste per le batterie. Gli scienziati svedesi hanno recentemente esaminato 45 milioni di potenziali nuove molecole per i catodi delle batterie e hanno trovato quasi 4.600 candidati promettenti.
Progressi simili sono stati fatti nei biocarburanti, nella produzione di idrogeno e nella cattura del carbonio. Startup come Anionics e Mitra Chem stanno sfruttando l’AI per ridurre i tempi di passaggio dalle scoperte in laboratorio alla produzione, attirando investimenti significativi.
Rimangono ostacoli importanti, come la disponibilità di dati
Nonostante questi successi, rimangono degli ostacoli. L’AI richiede ampie serie di dati strutturati, ma i dati esistenti sono spesso incompleti. L’espansione di banche dati condivise come il Progetto Materiali e la promozione della cooperazione internazionale sono essenziali per colmare queste lacune.
Inoltre, i modelli di AI si basano ancora molto sulla validazione umana per valutare le prestazioni pratiche, la fattibilità della produzione e l’integrazione nei prodotti. Anche gli elevati costi di calcolo e la carenza di competenze sono una sfida per un’adozione più ampia, secondo la Iea.
Per realizzare appieno il potenziale dell’AI nell’innovazione energetica, i responsabili politici devono capire e affrontare queste barriere. È necessario cioè investire in banche dati ricercabili che seguano protocolli comuni e siano ampiamente accessibili, anche attraverso l’interconnessione dei laboratori oltre i confini internazionali.
Saranno necessari anche investimenti in competenze e attrezzature, per cui sono necessarie azioni abilitanti della politica. Per sostenere la commercializzazione, i responsabili politici dovrebbero anche considerare come rendere i nuovi strumenti digitali ampiamente disponibili agli innovatori e guidare gli investitori ad adattarsi alla conseguente riduzione del rischio di progetto.
Allo stesso tempo, il fabbisogno di calcolo e di energia dell’AI per questi compiti, nonché i rischi potenziali, come quelli legati alla proprietà intellettuale, devono essere discussi in sedi multilaterali, secondo la Iea.
Gli investimenti nelle infrastrutture di condivisione dei dati, nello sviluppo delle competenze e negli strumenti di AI per la scalabilità delle tecnologie saranno insomma fondamentali.
In caso di successo, l’AI non solo accelererà e migliorerà i risultati dell’innovazione, ma sarà anche un motore di competitività economica. Una volta che i nuovi prodotti sono pronti per il mercato, l’analisi con l’AI dei dati generati dai nuovi prodotti può aumentarne il valore per i consumatori.
“Un migliore processo decisionale da parte dei software per il controllo delle nuove tecnologie può allo stesso modo ridurre i rischi e aggiungere valore per gli utenti. I benefici saranno condivisi da tutti i Paesi, dai loro innovatori, dagli investitori e dalle imprese se gli sforzi saranno anticipati, indirizzati e cooperativi”, hanno concluso gli analisti della Iea.
