In che modo l'intelligenza artificiale nelle energie rinnovabili supporta la sostenibilità

Come società, ci affidiamo ai combustibili fossili ormai da tempo. L'anno scorso, le emissioni globali di anidride carbonica legate all'energia hanno raggiunto un nuovo massimo di 34,4 miliardi di tonnellate. Anche se l'Accordo di Parigi del 2015 mira a mantenere il riscaldamento globale al di sotto dei 2 gradi Celsius riducendo le emissioni di anidride carbonica, abbiamo ancora problemi a raggiungere questi obiettivi. Alla luce di questi dati, l'industria energetica si sta concentrando sulle energie rinnovabili.

L'energia rinnovabile è generata da fonti naturali che si ricaricano continuamente e sono sostenibili a lungo termine. A differenza dei combustibili fossili come il carbone, il petrolio e il gas naturale, che possono richiedere milioni di anni per formarsi e si esauriscono una volta utilizzati, le fonti di energia rinnovabili possono essere costantemente rifornite. Ad esempio, la luce del sole, il vento e la geotermia sono fonti di energia rinnovabili.

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Passare alle energie rinnovabili, tuttavia, non è facile. Ci sono sfide come la scelta dei luoghi giusti, l'integrazione dei sistemi e il mantenimento di un funzionamento efficiente. L'industria energetica si sta rivolgendo all'intelligenza artificiale (AI) e alla computer vision per affrontare queste sfide. Il mercato mondiale dell'intelligenza artificiale per l'energia pulita è destinato a superare i 75,82 miliardi di dollari entro il 2030. In questo articolo vedremo come l'intelligenza artificiale e la computer vision stanno cambiando il settore delle energie rinnovabili e supportano la sostenibilità.

AI ed energie rinnovabili: Rendere l'energia verde più intelligente

Le tecnologie AI, come la computer vision, stanno trasformando il settore delle energie rinnovabili analizzando ed estraendo informazioni preziose da immagini e video. La computer vision utilizza algoritmi e modelli di deep learning per aiutare le macchine a interpretare e comprendere i dati visivi. Questi progressi rendono le operazioni di energia rinnovabile più efficienti, affidabili e convenienti.

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'utilizzo della computer vision nelle energie rinnovabili:

• Ispezione automatizzata delle apparecchiature: Ispezione automatizzata delle apparecchiature per individuare tempestivamente i guasti, programmare una manutenzione tempestiva e prevenire costosi guasti.
• Previsione della generazione di energia: Prevedere la generazione di energia da fonti come il sole e il vento per gestire meglio la rete elettrica.
• Ottimizzazione e identificazione: Ottimizzazione dell'uso dell'energia negli edifici, identificazione dei pannelli solari danneggiati e altro ancora.

Tuttavia, ci sono anche degli svantaggi da considerare:

• Costi iniziali elevati: L'implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale e di computer vision può richiedere un notevole investimento iniziale sia in hardware che in software.
• Dipendenza dalla qualità dei dati: L'efficacia dei sistemi di computer vision dipende fortemente dalla qualità e dalla quantità dei dati su cui vengono addestrati, che a volte può essere un fattore limitante.
• Difficoltà di integrazione con i sistemi legacy: Spesso le macchine in ambito industriale possono rivelarsi difficili da integrare con l'intelligenza artificiale.

Tenendo a mente i vantaggi e gli svantaggi, esploriamo alcune applicazioni pratiche della computer vision nel settore delle energie rinnovabili.

Gestione dei parchi solari con l'aiuto della computer vision

Un parco solare è una grande area di terreno in cui sono installati più pannelli solari per generare elettricità dalla luce del sole. I parchi solari possono essere monitorati e gestiti con la computer vision durante l'intero ciclo di vita di 25 anni di un pannello solare. Ad esempio, durante la fase di costruzione, droni e satelliti possono catturare immagini ad alta risoluzione del sito. Queste immagini possono essere analizzate con la computer vision per assicurarsi che tutto sia installato correttamente. Individuare tempestivamente errori come pannelli non allineati o cablaggi non corretti consente di risparmiare tempo e denaro evitando errori costosi. 

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Una volta che il parco solare è operativo, la computer vision può svolgere un ruolo fondamentale nel mantenerne l'efficienza. Le telecamere ad alta definizione possono monitorare i pannelli solari alla ricerca di problemi come crepe, accumulo di polvere, crescita di erbacce e rischi per la sicurezza. Un sistema di intelligenza artificiale può redigere rapidamente rapporti dettagliati sui problemi specifici e sulla loro localizzazione. Questo aiuta gli addetti alla manutenzione a risolvere i problemi in modo tempestivo e accurato. I tempi di inattività sono ridotti al minimo e il parco solare funziona in modo più fluido. 

I sistemi di visione computerizzata possono anche utilizzare immagini in tempo reale per verificare la quantità di copertura nuvolosa sopra un parco solare. L'intelligenza artificiale combina questi dati sulle nuvole con altre informazioni, come la temperatura e l'umidità, per prevedere la quantità di energia che il parco solare produrrà. In questo modo aiuta a pianificare e gestire la fornitura di energia per rendere il parco solare più efficiente e affidabile.

Rilevare i guasti delle turbine eoliche

Un'altra grande fonte di energia rinnovabile è il vento. Le turbine eoliche sfruttano l'energia del vento e la convertono in elettricità. Queste turbine sono soggette a usura come qualsiasi altro macchinario. L'individuazione dei danni superficiali sulle pale delle turbine eoliche garantisce prestazioni ottimali ed evita costosi fermi macchina. I metodi di ispezione tradizionali spesso prevedono l'invio di qualcuno sulla torre per l'ispezione manuale, che può essere molto pericolosa, lunga e costosa. L'intelligenza artificiale semplifica l'intero processo.

I modelli di visione computerizzata come Ultralytics YOLOv8 possono analizzare le immagini e i video delle pale delle turbine catturati con i droni o con le telecamere a terra ad alta definizione. Questi modelli di intelligenza artificiale utilizzano compiti come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle istanze e la classificazione delle immagini per identificare vari tipi di danni e difetti sulle pale, come l'erosione del bordo d'attacco, le crepe, i danni da fulmine, la delaminazione e le macchie superficiali. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale possono monitorare le popolazioni locali di uccelli e integrarsi con altri sistemi per respingerli, evitando ulteriori danni alle pale e proteggendo gli uccelli.

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Turbine di marea ed ecosistemi marini

Anche le maree sono un'ottima fonte di energia rinnovabile, ma ci sono alcuni aspetti da tenere in considerazione. Le turbine di marea hanno un impatto sull'ecosistema marino circostante. Interferiscono con il movimento delle creature marine e possono anche intrappolarle nelle loro pale. Il rumore subacqueo prodotto da queste turbine può anche interferire con la comunicazione di alcune creature marine. Per evitare questi ostacoli si possono utilizzare diverse tecnologie di intelligenza artificiale. 

Sappiamo molto poco di questi ecosistemi marini. È quindi importante utilizzare una tecnologia avanzata per ricercare e studiare questi ambienti nel dettaglio prima di estrarre energia da essi. Grazie ai finanziamenti del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, aziende come Plainsight e MarineSitu stanno collaborando per creare sistemi di monitoraggio ambientale basati sull'intelligenza artificiale per le turbine di marea e i convertitori di energia delle onde. Questi sistemi utilizzano modelli di visione all'avanguardia e telecamere subacquee.

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Possiamo comprendere gli ecosistemi marini utilizzando l'intelligenza artificiale. Inoltre, aiuta i ricercatori a rispondere alle domande che si pongono quando cercano un sito dove costruire le turbine. Ad esempio, un ricercatore potrebbe voler conoscere la popolazione di pesci e altre forme di vita acquatica dell'area o sapere se ci sono specie a rischio nella zona. Anche dopo la selezione e la costruzione del sito, questi sistemi possono essere utilizzati per monitorare l'ambiente e le turbine.

Selezione di siti per impianti geotermici grazie all'intelligenza artificiale

Un'altra fonte di energia rinnovabile è rappresentata dagli impianti geotermici. Questi sfruttano il calore naturale della Terra per generare elettricità. Tradizionalmente, questi impianti devono affrontare problemi come guasti imprevisti alle apparecchiature, riparazioni costose e selezione inefficiente dei siti. I sistemi di intelligenza artificiale possono migliorare le operazioni degli impianti geotermici analizzando grandi quantità di dati, individuando modelli e prevedendo i problemi prima che si verifichino. Essere proattivi con l'assistenza dell'intelligenza artificiale consente di mantenere l'impianto in funzione senza problemi e di evitare costose riparazioni.

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Una delle applicazioni più interessanti dell'intelligenza artificiale per quanto riguarda gli impianti geotermici si ha quando si cerca di individuare il luogo in cui costruire un impianto. La selezione dei siti per gli impianti geotermici tramite l'IA prevede l'utilizzo di immagini satellitari e dati geografici per trovare la posizione ideale. L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare diversi fattori come le caratteristiche geologiche, il flusso di calore e le temperature superficiali per identificare i siti più promettenti per l'estrazione di energia. L'ideale sarebbe costruire un nuovo impianto per sfruttare al massimo l'energia geotermica. Inoltre, l'intelligenza artificiale può aiutare a valutare l'impatto ambientale, l'accesso alle infrastrutture e i rischi potenziali, rendendo il processo di selezione del sito più completo e accurato.

Le startup che utilizzano l'intelligenza artificiale per ridurre l'impronta di carbonio

L'importanza dell'IA nell'affrontare le sfide ambientali sta diventando sempre più evidente. Un'indagine condotta dal Boston Consulting Group (BCG) ha rivelato che l'87% dei leader mondiali del settore climatico e dell'IA, sia del settore pubblico che di quello privato, riconosce il valore dell'analisi avanzata e dell'IA nella lotta al cambiamento climatico. Inoltre, il 67% dei leader del settore privato ritiene che i governi dovrebbero adottare misure più proattive per sostenere l'integrazione dell'IA nelle iniziative ambientali.

Diamo un'occhiata ad alcune startup che utilizzano l'AI e la computer vision per trasformare il settore delle energie rinnovabili e favorire lo sviluppo sostenibile:

• SmartHelio: Una startup svizzera che diagnostica da remoto i problemi degli impianti solari, prevede i guasti e fornisce soluzioni in tempo reale utilizzando l'intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni e la durata degli impianti solari.

• Enfor: Questa startup danese utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere e ottimizzare la produzione e il consumo di energia rinnovabile in base ai dati meteorologici, del terreno e degli impianti, riducendo gli sprechi energetici e l'impronta di carbonio.

• Nova Innovation: A capo di un consorzio europeo, Nova Innovation utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni delle turbine mareomotrici e accelerare la commercializzazione dell'energia mareomotrice, offrendo un'alternativa a basse emissioni di carbonio.
• Solavio: una startup indiana che fornisce soluzioni autonome di pulizia AI per i pannelli solari, ottimizzando i programmi di pulizia e migliorando l'efficienza per ridurre l'impronta di carbonio della produzione di energia solare.

Conclusione

Le tecnologie AI stanno ridefinendo il settore delle energie rinnovabili prevedendo le necessità di manutenzione, individuando tempestivamente i problemi, monitorando le condizioni ambientali e trovando i siti migliori per i nuovi parchi solari e le turbine eoliche. Le applicazioni AI all'avanguardia rendono le energie rinnovabili più efficienti, affidabili e sostenibili. Con il progredire del settore, l'intelligenza artificiale probabilmente porterà a una maggiore quantità di energia pulita e contribuirà a un pianeta più sano.

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