Perchè il settore energia punta sulla intelligenza artificiale

energia solare fotovoltaico

Quando si parla di trasformazione digitale si cita spesso l'utilizzo delle soluzioni di intelligenza artificiale come fattore di differenziazione.

Il motivo è che tutti i settori di mercato stanno cambiando velocemente e per le aziende diventa essenziale raccogliere competenze e informazioni per definire le linee di sviluppo più promettenti per nuovi prodotti e servizi.

Questo vale anche per il mondo dell'energia, dove le applicazioni del machine learning si stanno man mano diffondendo.

Un ambito in cui i sistemi di intelligenza artificiale stanno mostrando il loro valore è ad esempio quello dell'ottimizzazione dell'efficienza operativa.

Dando in pasto ai sistemi di AI e machine learning i dati provenienti tanto dal campo quanto dalla parte business, è possibile evidenziare gli spazi di miglioramento nella gestione di operazioni complesse.

Nel mondo oil&gas le applicazioni di intelligenza artificiale si usano in particolare per migliorare l'efficacia delle trivellazioni.

L'esame delle informazioni raccolte nella fase preventiva di studio delle zone da esplorare e poi nella gestione delle operazioni quotidiane permette di aumentare il tasso di successo delle trivellazioni.

Il machine learning, come in altri ambiti "industriali" consente poi di avere migliori risultati nel controllo dello stato dei macchinari e nel calcolo dei fattori di rischio delle operazioni sul campo.

Anche le utility

In ambiti meno estremi, anche le utility stanno adottando soluzioni a maggior tasso di intelligenza artificiale. Machine learning e AI sono considerati in generale due strumenti utili per gestire meglio le informazioni raccolte sul campo e dai clienti.

Gli obiettivi possono essere molti e diversi, dall'automazione delle operazioni di supporto ai clienti a un decision making più efficace in qualsiasi ambito.

Una maggiore efficacia che si traduce in costi operativi più bassi, secondo i potenziali utenti.

In prospettiva, e non lontano, c'è poi il tema delle smart grid. Machine learning e intelligenza artificiale sono elementi indispensabili per bilanciare domanda e offerta di energia sulle reti di distribuzione, rendendole sempre più in grado di gestirsi e ottimizzarsi da sole.

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