Come l'IA nelle energie rinnovabili supporta la sostenibilità

Come società, ci affidiamo ai combustibili fossili da molto tempo. L'anno scorso, le emissioni globali di anidride carbonica legate all'energia hanno raggiunto un nuovo picco di 34,4 miliardi di tonnellate metriche. Nonostante 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, stiamo ancora avendo difficoltà a raggiungere questi obiettivi. Dati questi fatti, l'industria energetica si sta concentrando sull'energia rinnovabile.

L'energia rinnovabile è generata da fonti naturali che si rigenerano continuamente e sono sostenibili nel lungo termine. A differenza dei combustibili fossili come il carbone, il petrolio e il gas naturale, che possono impiegare milioni di anni per formarsi e si esauriscono una volta utilizzati, le fonti di energia rinnovabile possono essere costantemente reintegrate. Ad esempio, la luce solare, il vento e l'energia geotermica sono fonti di energia rinnovabile.

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Passare all'energia rinnovabile, tuttavia, non è facile. Ci sono sfide come la scelta delle giuste ubicazioni, l'integrazione dei sistemi e il mantenimento di tutto in modo efficiente. L'industria energetica si sta rivolgendo all'Intelligenza Artificiale (AI) e alla computer vision per affrontare queste sfide. Si prevede che il mercato mondiale 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 computer vision stanno cambiando il settore dell'energia rinnovabile e supportando la sostenibilità.

AI ed energia rinnovabile: rendere l'energia verde più intelligente

Le tecnologie di AI, come la computer vision, stanno trasformando il settore dell'energia rinnovabile 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 ed economiche.

Ecco alcuni vantaggi chiave dell'utilizzo della computer vision nell'energia rinnovabile:

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

Tuttavia, ci sono anche degli svantaggi da considerare:

• Elevati costi iniziali: L'implementazione di tecnologie di AI e computer vision può richiedere un investimento iniziale significativo sia in hardware che in software.
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• 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, il che a volte può essere un fattore limitante.
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• Difficoltà di integrazione con i sistemi legacy: Spesso, le macchine in un ambiente industriale possono rivelarsi difficili da integrare con l'AI.

Tenendo a mente i vantaggi e gli svantaggi, esploriamo alcune applicazioni pratiche della computer vision nel settore dell'energia rinnovabile.

Gestione di parchi solari con l'aiuto della computer vision

Un parco solare è una vasta area di terreno in cui sono installati numerosi pannelli solari per generare elettricità dalla luce solare. I parchi solari possono essere monitorati e gestiti utilizzando 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 acquisire immagini ad alta risoluzione del sito. Queste immagini possono essere analizzate utilizzando la computer vision per garantire che tutto sia installato correttamente. Rilevare tempestivamente errori come pannelli disallineati o cablaggi errati consente di risparmiare tempo e denaro evitando costosi errori. 

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Una volta che il parco solare è operativo, la computer vision può svolgere un ruolo fondamentale nel mantenerne l'efficienza. Telecamere ad alta definizione possono monitorare i pannelli solari per rilevare problemi come crepe, accumulo di polvere, crescita di erbacce e rischi per la sicurezza. Un sistema di intelligenza artificiale può elaborare rapidamente report dettagliati sui problemi specifici e sulla loro posizione, aiutando gli addetti alla manutenzione a risolvere i problemi in modo tempestivo e accurato. In questo modo si riducono al minimo i tempi di inattività e il parco solare funziona in modo più fluido. 

I sistemi di computer vision possono anche utilizzare immagini in tempo reale per verificare la quantità di copertura nuvolosa su un parco solare. L'intelligenza artificiale combina questi dati sulle nuvole con altre informazioni, come temperatura e umidità, per prevedere la quantità di energia che il parco solare produrrà, supportando la pianificazione e la gestione dell'approvvigionamento energetico per rendere il parco solare più efficiente e affidabile.

Rilevamento di guasti nelle turbine eoliche

Un'altra grande fonte di energia rinnovabile è il vento. Le turbine eoliche sfruttano l'energia eolica e la convertono in elettricità. Queste turbine sono soggette a usura come qualsiasi altra macchina. Rilevare danni superficiali sulle pale delle turbine eoliche garantisce prestazioni ottimali e previene costosi tempi di inattività. I metodi di ispezione tradizionali spesso comportano l'invio di qualcuno in cima alla torre per l'ispezione manuale, il che può essere molto pericoloso, dispendioso in termini di tempo e costoso. L'intelligenza artificiale semplifica l'intero processo.

Modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 possono analizzare immagini e video delle pale delle turbine acquisiti utilizzando droni o telecamere ad alta definizione a terra. Questi modelli di intelligenza artificiale utilizzano task come object detection, instance segmentation e image classification per identificare vari tipi di danni e guasti sulle pale, come l'erosione del bordo d'attacco, crepe, danni da fulmini, delaminazione e macchie superficiali. Oltre a questo, i sistemi di intelligenza artificiale possono monitorare le popolazioni di uccelli locali e integrarsi con altri sistemi per respingerli, prevenendo ulteriori danni alle pale e proteggendo gli uccelli.

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Turbine mareomotrici ed ecosistemi marini

Anche le onde di marea sono una buona fonte di energia rinnovabile, ma ci sono alcuni punti da tenere a mente. Le turbine mareomotrici hanno un impatto sull'ecosistema marino circostante, interferiscono con il movimento delle creature marine e possono anche intrappolarle all'interno delle loro pale. Il rumore subacqueo prodotto da queste turbine può anche interferire con la comunicazione di alcune creature marine. Diverse tecnologie di intelligenza artificiale possono essere utilizzate per evitare questi ostacoli. 

Sappiamo molto poco di questi ecosistemi marini. Quindi, è importante utilizzare tecnologie avanzate per ricercare e studiare questi ambienti in dettaglio prima di estrarre energia da essi. Con il finanziamento 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 turbine mareomotrici e 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'IA. Aiuta anche i ricercatori a rispondere a domande quando cercano un sito per costruire turbine. Ad esempio, un ricercatore potrebbe voler conoscere la popolazione di pesci e altra vita acquatica nella zona o se ci sono specie in via di estinzione nella zona. Anche dopo la selezione del sito e la costruzione, questi sistemi possono essere utilizzati per monitorare l'ambiente e le turbine.

Selezione di siti per impianti geotermici tramite IA

Un'altra fonte di energia rinnovabile può essere trovata negli impianti geotermici. Questi utilizzano il calore naturale della Terra per generare elettricità. Tradizionalmente, questi impianti affrontano sfide come guasti imprevisti delle apparecchiature, riparazioni costose e selezione inefficiente del sito. I sistemi di IA 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'IA mantiene l'impianto in funzione senza intoppi e aiuta a evitare costose riparazioni.

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Una delle applicazioni più interessanti dell'IA rispetto agli impianti geotermici entra in gioco quando cerchiamo di identificare dove costruire un impianto. La selezione dei siti per gli impianti geotermici tramite l'IA comporta l'utilizzo di immagini satellitari e dati geografici per trovare la posizione ideale. L'IA può analizzare vari fattori come le caratteristiche geologiche, il flusso di calore e le 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'IA 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'IA per ridurre l'impronta di carbonio

L'importanza dell'IA nell'affrontare le sfide ambientali sta diventando sempre più evidente. Un sondaggio condotto dal Boston Consulting Group (BCG) ha rivelato che l'87% dei leader globali nel settore del clima e dell'IA, sia del settore pubblico che privato, riconosce il valore dell'analisi avanzata e dell'IA nella lotta contro il 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'IA e la visione artificiale per trasformare il settore delle energie rinnovabili e promuovere lo sviluppo sostenibile:

• SmartHelio: Una startup svizzera che diagnostica a distanza i problemi degli impianti solari, prevede i guasti e fornisce soluzioni in tempo reale utilizzando l'IA per migliorare le prestazioni e la durata dei sistemi solari.

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

• Nova Innovation: Alla guida di un consorzio europeo, Nova Innovation utilizza l'IA 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 di pulizia autonome basate sull'intelligenza artificiale per 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 di intelligenza artificiale stanno ridefinendo il settore delle energie rinnovabili prevedendo le esigenze di manutenzione, individuando precocemente i problemi, monitorando le condizioni ambientali e trovando i siti migliori per nuovi parchi solari ed eolici. Le applicazioni di intelligenza artificiale all'avanguardia rendono l'energia rinnovabile più efficiente, affidabile e sostenibile. Con il progresso del settore, l'intelligenza artificiale probabilmente guiderà una maggiore energia pulita e contribuirà a un pianeta più sano.

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