Come l’AI nelle energie rinnovabili sostiene la sostenibilità

Come società, da tempo facciamo affidamento sui combustibili fossili. L’anno scorso, le emissioni globali di anidride carbonica legate all’energia hanno raggiunto un nuovo record di 34,4 miliardi di tonnellate metriche. Sebbene l’Accordo di Parigi del 2015 miri a mantenere il riscaldamento globale ben al di sotto dei 2 gradi Celsius riducendo le emissioni di carbonio, continuiamo ad avere difficoltà a raggiungere questi obiettivi. Alla luce di questi fatti, il settore energetico si sta concentrando sulle energie rinnovabili.

L’energia rinnovabile viene generata da fonti naturali che si rigenerano continuamente e sono sostenibili nel lungo periodo. A differenza dei combustibili fossili come carbone, petrolio e gas naturale, che possono richiedere milioni di anni per formarsi e si esauriscono una volta utilizzati, le fonti di energia rinnovabile possono rigenerarsi costantemente. Per esempio, la luce solare, il vento e l’energia geotermica sono fonti di energia rinnovabile.

Fig. 1 Fonti di energia rinnovabile.

Tuttavia, passare alle energie rinnovabili non è facile. Ci sono difficoltà come scegliere le località giuste, integrare i sistemi e mantenere tutto in funzione in modo efficiente. Il settore energetico si sta rivolgendo all’intelligenza artificiale (AI) e alla visione artificiale per affrontare queste sfide. Si prevede che il mercato globale dell’AI per l’energia pulita supererà i 75,82 miliardi di dollari entro il 2030. In questo articolo vedremo come l’AI e la visione artificiale stanno cambiando il settore delle energie rinnovabili e sostenendo la sostenibilità.

AI ed energie rinnovabili: rendere più intelligente l’energia verde#

Le tecnologie di AI, come la visione artificiale, stanno trasformando il settore delle energie rinnovabili analizzando ed estraendo informazioni preziose da immagini e video. La visione artificiale utilizza algoritmi e modelli di deep learning per aiutare le macchine a interpretare e comprendere i dati visivi. Questi progressi rendono le attività legate alle energie rinnovabili più efficienti, affidabili ed economiche.

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell’uso della visione artificiale nel settore delle energie rinnovabili:

• Ispezione automatizzata delle apparecchiature: ispezionare automaticamente le apparecchiature per rilevare precocemente i guasti, programmare la manutenzione tempestiva e prevenire costosi arresti.
• Previsione della produzione energetica: prevedere la produzione di energia da fonti come il sole e il vento per gestire meglio la rete elettrica.
• Ottimizzazione e identificazione: ottimizzare l’uso dell’energia negli edifici, identificare i pannelli solari danneggiati e altro ancora.

Tuttavia, ci sono anche alcuni svantaggi da considerare:

• Costi iniziali elevati: l’implementazione delle tecnologie di AI e visione artificiale può richiedere un investimento iniziale significativo sia in hardware sia in software.
• Dipendenza dalla qualità dei dati: l’efficacia dei sistemi di visione artificiale dipende fortemente dalla qualità e dalla quantità dei dati su cui vengono addestrati, che a volte possono rappresentare un fattore limitante.
• Difficoltà di integrazione con i sistemi legacy: spesso, le macchine in un ambiente industriale possono essere difficili da integrare con l’AI.

Tenendo presenti vantaggi e svantaggi, esploriamo alcune applicazioni pratiche della visione artificiale nel settore delle energie rinnovabili.

Gestire i parchi solari con l’aiuto della visione artificiale#

Un parco solare è un’ampia area di terreno in cui vengono installati numerosi pannelli solari per generare elettricità dalla luce del sole. I parchi solari possono essere monitorati e gestiti mediante la visione artificiale durante l’intero ciclo di vita di 25 anni di un pannello solare. Per esempio, durante la fase di costruzione, droni e satelliti possono acquisire immagini ad alta risoluzione del sito. Queste immagini possono essere analizzate con la visione artificiale per verificare che tutto sia installato correttamente. Rilevare tempestivamente errori come pannelli disallineati o cablaggi errati consente di risparmiare tempo e denaro, prevenendo costosi errori.

Fig. 2 Monitoraggio dell’installazione dei pannelli solari e confronto con i piani di progetto mediante la visione artificiale.

Una volta operativo, il parco solare può trarre grandi vantaggi dalla visione artificiale per mantenere la propria efficienza. Telecamere ad alta definizione possono monitorare i pannelli solari per individuare problemi come crepe, accumuli di polvere, crescita di erbacce e rischi per la sicurezza. Un sistema di AI può elaborare rapidamente rapporti dettagliati sui problemi specifici e sulla loro posizione. Questo aiuta gli addetti alla manutenzione ad affrontare i problemi in modo tempestivo e preciso. I tempi di inattività vengono ridotti al minimo e il parco solare funziona in modo più regolare.

I sistemi di visione artificiale possono anche utilizzare immagini in tempo reale per verificare la quantità di nuvole sopra un parco solare. L’AI combina questi dati sulla copertura nuvolosa con altre informazioni, come temperatura e umidità, per prevedere quanta energia produrrà il parco solare. Questo aiuta a pianificare e gestire la fornitura di energia, rendendo il parco solare più efficiente e affidabile.

Rilevare i guasti delle turbine eoliche#

Un’altra importante fonte di energia rinnovabile è il vento. Le turbine eoliche sfruttano l’energia del vento e la convertono in elettricità. Come qualsiasi altro macchinario, queste turbine sono soggette a usura. Rilevare i danni superficiali sulle pale delle turbine eoliche garantisce prestazioni ottimali e previene costosi tempi di inattività. I metodi di ispezione tradizionali prevedono spesso che qualcuno salga sulla torre per effettuare un’ispezione manuale, un’attività che può essere molto pericolosa, dispendiosa in termini di tempo e costosa. L’AI semplifica l’intero processo.

I modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLOv8 possono analizzare immagini e video delle pale delle turbine acquisiti con droni o telecamere ad alta definizione installate a terra. Questi modelli di AI utilizzano attività come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle istanze e la classificazione delle immagini per identificare vari tipi di danni e guasti sulle pale, come erosione del bordo d’attacco, crepe, danni causati da fulmini, delaminazione e macchie superficiali. Inoltre, i sistemi di AI possono monitorare le popolazioni locali di uccelli e integrarsi con altri sistemi per allontanarli, prevenendo ulteriori danni alle pale e proteggendo gli uccelli.

Fig 3. Esempio di rilevamento dei danni superficiali sulle turbine eoliche tramite visione artificiale (Fonte: labellerr.com).

Turbine mareomotrici ed ecosistemi marini#

Anche le maree sono una buona fonte di energia rinnovabile, ma presentano alcuni aspetti da tenere in considerazione. Le turbine mareomotrici hanno un impatto sull’ecosistema marino circostante. Interferiscono con il movimento degli animali marini e possono anche intrappolarli tra le pale. Il rumore sottomarino prodotto da queste turbine può inoltre interferire con la comunicazione di alcuni animali marini. Per evitare questi ostacoli si possono utilizzare diverse tecnologie di AI.

Sappiamo molto poco di questi ecosistemi marini. È quindi importante utilizzare tecnologie avanzate per ricercare e studiare in dettaglio questi ambienti prima di estrarne energia. Grazie ai finanziamenti del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti, aziende come Plainsight e MarineSitu collaborano alla creazione di sistemi di monitoraggio ambientale basati sull’AI per le turbine mareomotrici e i convertitori di energia del moto ondoso. Questi sistemi utilizzano modelli di visione all’avanguardia e telecamere subacquee.

Fig. 4. Esempio di utilizzo del modello di visione artificiale Ultralytics YOLOv8 per rilevare i pesci.

Possiamo comprendere gli ecosistemi marini utilizzando l’AI. Questa aiuta anche i ricercatori a rispondere alle domande quando cercano un sito in cui costruire le turbine. Per esempio, un ricercatore potrebbe voler conoscere la popolazione ittica e gli altri organismi acquatici presenti nell’area, oppure sapere se vi sono specie in pericolo. Anche dopo la selezione del sito e la costruzione, questi sistemi possono essere utilizzati per monitorare l’ambiente e le turbine.

Selezionare i siti per gli impianti geotermici utilizzando l’AI#

Un’altra fonte di energia rinnovabile si trova negli impianti geotermici. Questi utilizzano il calore naturale della Terra per generare elettricità. Tradizionalmente, questi impianti devono affrontare problemi come guasti imprevisti alle apparecchiature, riparazioni costose e una selezione inefficiente dei siti. I sistemi di AI possono migliorare le attività degli impianti geotermici analizzando grandi quantità di dati, individuando schemi e prevedendo i problemi prima che si verifichino. Agire in modo proattivo con l’aiuto dell’AI mantiene l’impianto in funzione senza problemi e contribuisce a evitare riparazioni costose.

Fig. 5. Una centrale geotermica. Fonte dell’immagine: Envato Elements.

Una delle applicazioni più interessanti dell’AI in relazione agli impianti geotermici emerge quando si cerca di individuare il luogo in cui costruire un impianto. La selezione dei siti per gli impianti geotermici mediante l’AI prevede l’utilizzo di immagini satellitari e dati geografici per trovare la posizione ideale. L’AI può analizzare diversi fattori, come caratteristiche geologiche, flusso di calore e temperature superficiali, per identificare i siti più promettenti per l’estrazione di energia. Idealmente, un nuovo impianto dovrebbe essere costruito per sfruttare al massimo l’energia geotermica. Inoltre, l’AI può aiutare a valutare l’impatto ambientale, l’accesso alle infrastrutture e i potenziali rischi, rendendo il processo di selezione del sito più completo e accurato.

Startup che utilizzano l’AI per ridurre l’impronta di carbonio#

L’importanza dell’AI nell’affrontare le sfide ambientali è sempre più evidente. Un sondaggio condotto dal Boston Consulting Group (BCG) ha rivelato che l’87% dei leader globali nei settori del clima e dell’AI, sia del settore pubblico sia di quello privato, riconosce il valore dell’analisi avanzata e dell’AI nella lotta ai cambiamenti climatici. Inoltre, il 67% dei leader del settore privato ritiene che i governi debbano adottare misure più proattive per sostenere l’integrazione dell’AI nelle iniziative ambientali.

Diamo un’occhiata ad alcune startup che utilizzano l’AI e la visione artificiale per trasformare il settore delle energie rinnovabili e promuovere lo sviluppo sostenibile:

• SmartHelio: startup svizzera che diagnostica da remoto i problemi dei parchi solari, prevede i guasti e fornisce soluzioni in tempo reale utilizzando l’AI per migliorare le prestazioni e la durata dei sistemi solari.

• Enfor: questa startup danese utilizza l’AI per prevedere e ottimizzare la produzione e il consumo di energia rinnovabile in base ai dati meteorologici, del territorio e degli impianti, riducendo gli sprechi energetici e l’impronta di carbonio.

• Nova Innovation: alla guida di un consorzio europeo, Nova Innovation utilizza l’AI per migliorare le prestazioni delle turbine mareomotrici e accelerare la commercializzazione dell’energia mareomotrice, offrendo un’alternativa a basse emissioni di carbonio.

• Solavio: startup indiana che fornisce soluzioni autonome di pulizia dei pannelli solari basate sull’AI, ottimizzando i programmi di pulizia e migliorando l’efficienza per ridurre l’impronta di carbonio della produzione di energia solare.

Conclusioni#

Le tecnologie di AI stanno ridefinendo il settore delle energie rinnovabili prevedendo le esigenze di manutenzione, individuando tempestivamente i problemi, monitorando le condizioni ambientali e trovando i siti migliori per nuovi parchi solari e turbine eoliche. Le applicazioni di AI all’avanguardia rendono le energie rinnovabili più efficienti, affidabili e sostenibili. Con l’avanzare del settore, è probabile che l’AI favorisca una maggiore produzione di energia pulita e contribuisca a un pianeta più sano.

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