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12/02/2025

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Il 2025: come AI e digitale accelereranno la transizione verde dell'energia

Chiesa (Politecnico): l'AI può ridurre del 53% le emissioni europee entro il 2050

La "transizione gemella", verde e digitale, rappresenta una sfida cruciale per il futuro energetico europeo. Secondo il Digitalization & Decarbonization Report 2024 dell'Energy&Strategy della School of Management del Politecnico di Milano, le tecnologie digitali potrebbero ridurre del 53% le emissioni complessive nello scenario europeo di neutralità carbonica al 2050, con impatti diretti (18%) e indiretti (35%).
L'intelligenza artificiale (AI) emerge come protagonista in questo processo, offrendo soluzioni per gestire l'intermittenza delle energie rinnovabili e accelerare la loro integrazione nel sistema energetico. Tuttavia, il rapporto sottolinea la necessità di bilanciare i benefici dell'AI con i suoi elevati consumi energetici.
Vittorio Chiesa, direttore di E&S, evidenzia: "Già oggi, e ancor più in futuro, le FER rappresentano una quota significativa della generazione elettrica nazionale, apportando importanti benefici ambientali. Tuttavia, la loro natura non programmabile genera frequenti squilibri tra produzione e consumo".


Federico Frattini, vicedirettore di E&S e responsabile della ricerca, aggiunge: "In prospettiva, una quota crescente di energia rinnovabile sarà destinata alla produzione di idrogeno a zero emissioni, quindi l'intermittenza delle FER avrà implicazioni anche sul sistema di gas e idrogeno".
Il report si concentra su tre azioni strategiche basate sull'AI per gestire l'intermittenza delle rinnovabili:

- Generation Forecast: Migliorare la previsione della generazione rinnovabile, con un aumento dell'accuratezza di oltre il 30%.
- Grid Stability: Potenziare la capacità della rete elettrica di gestire gli sbilanciamenti.
- Demand Response: Adattare il profilo di consumo a quello di produzione.
Per ciascuna applicazione, il report analizza l'efficacia di diversi algoritmi di AI, evidenziando come la scelta del modello più appropriato dipenda dalle specifiche esigenze e contesti operativi.


Il documento sottolinea anche l'importanza di un quadro normativo che indirizzi la transizione digitale, citando iniziative europee come il Data Act, il Chip Act e l'AI Act.
Parallelamente, il report esplora il concetto di Positive Energy Districts (PED), distretti urbani a energia positiva, come parte del programma Urban Europe. L'obiettivo è implementare 100 PED in Europa entro il 2025, sebbene l'Italia mostri ancora ritardi in questo ambito.
Un aspetto critico evidenziato dallo studio riguarda l'impatto energetico dell'AI stessa. L'utilizzo di modelli AI, in particolare per l'inferenza, rappresenta l'80-90% del carico di lavoro nei data center. Ad esempio, ChatGPT, con oltre un miliardo di visite mensili, consuma circa 2,9 GWh al mese, equivalente al fabbisogno di 7.000 famiglie italiane.
Per contestualizzare, il report stima che la stesura di 1000 report simili al DDR utilizzando un modello AI consumerebbe 197 kWh, paragonabile all'energia necessaria a un'auto elettrica per percorrere mille chilometri, con emissioni di 55 Kg di CO₂ se il data center fosse situato in Lombardia.

Frattini conclude: "Esiste un'ampia varietà di soluzioni digitali per la decarbonizzazione che coinvolgono in prima linea i cittadini e le loro scelte e che richiedono lo sviluppo di uno specifico know-how tecnologico in ambito di sistemi IoT e di tecniche per la gestione dell'AI. I costi e la complessità tecnica possono rappresentare una barriera all'integrazione di questi sistemi, ma con un approccio pragmatico e integrato si possono ottenere risultati soddisfacenti che ci mettano al passo con i target di decarbonizzazione delle politiche comunitarie".
Il rapporto sottolinea l'importanza di un approccio equilibrato che massimizzi i benefici dell'AI nella transizione energetica, minimizzando al contempo il suo impatto ambientale


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