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Intelligenza artificiale e rinnovabili. Quel binomio che avvia il nuovo ciclo
Giovanni Battista Zorzoli - AIEE - Associazione Italiana Economisti dell'Energia
Come ha messo in evidenza Schumpeter nel suo saggio "Il processo capitalistico. Cicli economici ", le innovazioni fondamentali - in grado, cioè, di aprire nuove importanti prospettive economiche - spesso si manifestano a grappolo, generando prolungate discontinuità rispetto alla situazione pregressa. Contemporaneamente allo sviluppo di eolico e fotovoltaico, si è infatti verificato quello, ancora più rilevante, delle tecnologie digitali, il cui ultimo e più eclatante risultato è l'intelligenza artificiale generativa, in grado di creare contenuti realistici imparando dai dati esistenti.
Come effetto collaterale del loro sviluppo, è cresciuta la domanda di soluzioni innovative nel settore dei sistemi di accumulo.
Occorrevano infatti batterie con prestazioni e dimensioni adeguate alle esigenze dei prodotti dell'elettronica di largo consumo, come personal computer e smartphone; domanda che ha concentrato significativi investimenti finanziari e competenze di elevato livello in attività di R&S, sfociati nell'affermazione commerciale delle batterie a ioni di litio.
A loro volta, le batterie agli ioni di litio hanno fatto da apripista a una serie di altre innovazioni nel settore degli accumuli di energia, in particolare in quelli di lunga durata.
La Commissione europea sta spingendo molto su questo tipo di tecnologie e ha sottolineato la rilevanza di questo settore, inserendo le "next generation batteries for long duration energy storage (LDES)" fra i cinque temi chiave della Strategic Research and Innovation Agenda.
Tra i LDES, l'accumulo termico è già nella fase commerciale. In Italia è stato realizzato su scala industriale da Enel, in collaborazione con la start-up israeliana Brenmiller Energy, nella centrale di Santa Barbara, con durata dell'accumulo su frammenti di roccia pari ad almeno cinque ore, mentre Magaldi, un'azienda con una più che decennale esperienza nell'accumulo termico per il solare a concentrazione, ha realizzato un impianto dimostrativo, con 7-8 ore di durata dell'accumulo, ed è pronta per la sua commercializzazione.
Sono all'inizio della fase commerciale anche gli accumuli basati su un ciclo termodinamico, come Energy Dome, sviluppato da una start-up italiana, dove in modalità di carica l'energia elettrica viene utilizzata per prelevare CO2 da un gasometro atmosferico, comprimerla e quindi immagazzinarla sotto pressione a temperatura ambiente.
Quando l'energia deve essere rilasciata, la CO2 viene espansa in una turbina, producendo energia elettrica, e poi restituita al gasometro atmosferico, pronta per il successivo ciclo di carica. L'ingombro di un accumulo Energy Dome è però così elevato da consentirne l'abbinamento soltanto a impianti di grandi dimensioni, tipicamente eolici.
Sono invece in fase di avanzato sviluppo le batterie a flusso ibride, come quella di un'altra start-up italiana (Green Energy Storage), dove l'elettrolita nel serbatoio di destra contiene solo idrogeno ad elevata densità energetica; condizione, quest'ultima, che consentirà di abbinarle anche a impianti di dimensioni ridotte, garantendo l'accumulo dell'energia per almeno dieci ore.
Nel settore dell'intelligenza artificiale generativa, DeepMind, la società di ricerca ad hoc di Google, ha realizzato GraphCast, basato su una machine learning che, addestrata direttamente da informazioni che forniscono la più completa fotografia attualmente possibile delle passate condizioni meteo a breve e a lungo termine, è in grado di predire centinaia di variabili meteo per i successivi dieci giorni.
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Occorrevano infatti batterie con prestazioni e dimensioni adeguate alle esigenze dei prodotti dell'elettronica di largo consumo, come personal computer e smartphone; domanda che ha concentrato significativi investimenti finanziari e competenze di elevato livello in attività di R&S, sfociati nell'affermazione commerciale delle batterie a ioni di litio.
A loro volta, le batterie agli ioni di litio hanno fatto da apripista a una serie di altre innovazioni nel settore degli accumuli di energia, in particolare in quelli di lunga durata.
La Commissione europea sta spingendo molto su questo tipo di tecnologie e ha sottolineato la rilevanza di questo settore, inserendo le "next generation batteries for long duration energy storage (LDES)" fra i cinque temi chiave della Strategic Research and Innovation Agenda.
Tra i LDES, l'accumulo termico è già nella fase commerciale. In Italia è stato realizzato su scala industriale da Enel, in collaborazione con la start-up israeliana Brenmiller Energy, nella centrale di Santa Barbara, con durata dell'accumulo su frammenti di roccia pari ad almeno cinque ore, mentre Magaldi, un'azienda con una più che decennale esperienza nell'accumulo termico per il solare a concentrazione, ha realizzato un impianto dimostrativo, con 7-8 ore di durata dell'accumulo, ed è pronta per la sua commercializzazione.
Sono all'inizio della fase commerciale anche gli accumuli basati su un ciclo termodinamico, come Energy Dome, sviluppato da una start-up italiana, dove in modalità di carica l'energia elettrica viene utilizzata per prelevare CO2 da un gasometro atmosferico, comprimerla e quindi immagazzinarla sotto pressione a temperatura ambiente.
Quando l'energia deve essere rilasciata, la CO2 viene espansa in una turbina, producendo energia elettrica, e poi restituita al gasometro atmosferico, pronta per il successivo ciclo di carica. L'ingombro di un accumulo Energy Dome è però così elevato da consentirne l'abbinamento soltanto a impianti di grandi dimensioni, tipicamente eolici.
Sono invece in fase di avanzato sviluppo le batterie a flusso ibride, come quella di un'altra start-up italiana (Green Energy Storage), dove l'elettrolita nel serbatoio di destra contiene solo idrogeno ad elevata densità energetica; condizione, quest'ultima, che consentirà di abbinarle anche a impianti di dimensioni ridotte, garantendo l'accumulo dell'energia per almeno dieci ore.
Nel settore dell'intelligenza artificiale generativa, DeepMind, la società di ricerca ad hoc di Google, ha realizzato GraphCast, basato su una machine learning che, addestrata direttamente da informazioni che forniscono la più completa fotografia attualmente possibile delle passate condizioni meteo a breve e a lungo termine, è in grado di predire centinaia di variabili meteo per i successivi dieci giorni.
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