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Una casa intelligente per consumare energia in modo efficace

Ecco come l'intelligenza artificiale può aiutarci a gestire un immobile evitando inutili sprechi di energia e aumentando la sua efficienza

di Redazione Radiocor

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I punti chiave

  • Una casa intelligente può lavorare da sola per garantire consumi efficienti
  • La temperatura interna dell'edificio viene adeguata in base al meteo
  • Il ruolo dell'intelligenza artificiale per prevenire disservizi e malfunzionamenti

2' di lettura

L'intelligenza artificiale permette di gestire in modo dinamico e ottimizzato diversi aspetti della vita quotidiana. Tra questi ci sono i processi termodinamici nell'industria e le batterie per lo storage di energia, ma anche le facilities degli edifici come i sistemi HVAC (heating ventilation and air conditioning).

Insomma, una casa intelligente può lavorare quasi “da sola” per garantire un consumo di energia efficace e soprattutto efficiente. Grazie all'Internet of things e all'utilizzo di piattaforme in cloud, un sistema di intelligenza artificiale ha infatti a disposizione in tempo reale i dati raccolti dai sensori presenti all'interno di un immobile, i dati di funzionamento degli impianti HVAC e quelli provenienti da terze parti, come le previsioni del tempo e i prezzi dell'energia.

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Inoltre, la possibilità di disporre di grandi risorse computazionali in cloud permette di effettuare calcoli ad una velocità senza precedenti, abilitando l'applicazione di algoritmi sempre più complessi e accurati.

Il controllo di meteo e temperature

Le soluzioni basate sui modelli di machine learning, come le reti neurali, “imparano” dai dati storici la dinamica degli edifici così da ottenere un modello virtuale che tiene conto delle correlazioni tra molteplici variabili, tra cui le condizioni operative (come orari di apertura o turni di lavoro) e ambientali in cui si trova un edificio. Una volta che il modello è stato “allenato” sui dati storici, può essere utilizzato per prevedere scenari futuri.

Un esempio è la stima della temperatura interna dell'edificio rispetto alle condizioni operative dei sistemi HVAC: accendendo al momento opportuno il riscaldamento si può ottenere la temperatura richiesta sfruttando al meglio l'apporto di calore esterno previsto dal meteo, riducendo così gli sprechi dovuti ad accensioni troppo anticipate. Un altro caso è la possibilità di usare le macchine consumando in modo intelligente l'energia sulla base del suo prezzo orario.

In antitesi al modello "white-box", basato su equazioni matematiche che descrivono in maniera accurata un processo, nell'approccio di tipo "black-box" basato sui modelli machine learning è più difficile capire quali variabili e quali pesi portano il modello a produrre una determinata stima, con il vantaggio però di riuscire a modellare sistemi complessi senza la necessità di conoscerne tutte le caratteristiche.Il funzionamento in real time permette di aggiornare la previsione futura man mano che il tempo avanza e i dati vengono aggiornati, aggiustando dinamicamente la previsione rispetto a disturbi esterni e variabili non prevedibili.

Prevenire le inefficienze

Attraverso l'analisi dei dati, gli algoritmi di intelligenza artificiale permettono inoltre di monitorare i processi e intercettare situazioni anomale. In questo modo i sistemi di intelligenza artificiale possono intervenire in modo automatico o informare l'operatore di malfunzionamenti, riducendo così inefficienze, malfunzionamenti e disservizi.

Sempre più società, soprattutto start up innovative - sottolinea Tiziano Arriga CEO e co-founder di Evogy, una tra le società emergenti nel nuovo campo della digital energy - si propongono con piattaforme EMS (Energy Management System) cloud based, che sfruttando le tecnologie IoT (Internet of Things) e l'intelligenza artificiale per ridurre l'impatto ambientale degli edifici e dei processi industriali.

Diverse tra queste sono BCorp (Benefit Corporation), la cui missione è quella di introdurre modelli di business più sostenibili attraverso l'utilizzo delle nuove tecnologie.

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