L’intelligenza artificiale rappresenta un’innovazione importante. In grado di modificare in profondità l’organizzazione delle società moderne. Tra i tanti settori coinvolti da tale trasformazione, quello energetico emerge come uno dei più strategici. Il connubio tra AI ed energia presenta due facce della stessa medaglia. Da un lato, una crescente pressione sulle infrastrutture e sulle risorse. Dall’altro, la possibilità di rendere i sistemi energetici più intelligenti ed efficienti. Oltre che sostenibili.
Intelligenza artificiale e settore energetico
L’Agenzia Internazionale dell’Energia prevede un aumento per la domanda elettrica per l’AI. Nel dettaglio, entro il 2030, quest’ultima potrebbe quadruplicare. Quest’ultima trainata in larga misura dall’espansione massiccia dei data center. Tali strutture, indispensabili per l’elaborazione e conservazione dei dati, richiedono enormi quantità di energia elettrica. In particolare per alimentare GPU ad alte prestazioni e sistemi di raffreddamento avanzati.
Nei prossimi anni, si stima che i data center consumeranno più energia dell’intera industria pesante statunitense. Includendo comparti storicamente energivori come quelli dell’acciaio e del cemento. Ma il dato più preoccupante non è tanto la crescita in sé della domanda elettrica, quanto la sua distribuzione disomogenea. I Paesi con reti elettriche meno resilienti o con un’elevata dipendenza da fonti fossili rischiano di trovarsi impreparati. A ciò si aggiunge un ulteriore elemento critico. Ovvero l’incremento della richiesta di minerali rari e materiali critici. Fondamentali per produrre chip e componenti tecnologici avanzati. Il gallio, ad esempio, diventerà sempre più richiesto, con i data center che potrebbero assorbirne fino all’11% della produzione globale.
L’intelligenza artificiale può anche contribuire a costruire un futuro energetico più sostenibile. Applicata alla gestione delle smart grid, l’AI è in grado di migliorare la distribuzione dell’energia. Oltre che anticipare i picchi di domanda e coordinare in maniera più fluida la produzione da fonti rinnovabili. Come il solare e l’eolico. Anche nei data center stessi, l’utilizzo di modelli predittivi può portare a un’ottimizzazione dei consumi e a un controllo più efficiente della temperatura. Opzioni che portano anche ad una riduzione degli sprechi.
