L'intelligenza artificiale apre nuovi orizzonti nella riduzione delle emissioni di carbonio dalle città ai sistemi energetici

Ridurre le emissioni di carbonio richiede un'ampia gamma di soluzioni innovative, dalla pianificazione urbana alla trasformazione digitale dei sistemi energetici. Un nuovo strumento sviluppato dai ricercatori dell'Università di Notre Dame negli Stati Uniti e il rapporto della Commissione Europea sui sistemi energetici basati sull'intelligenza artificiale rivelano passi concreti e promettenti in questo ambito.

I ricercatori dell'Università di Notre Dame hanno sviluppato una piattaforma digitale chiamata "EcoSphere" che aiuta a ridurre le emissioni di carbonio urbane analizzandole edificio per edificio. Questo strumento basato sull'intelligenza artificiale consente ad amministratori comunali, architetti e responsabili politici di valutare in modo completo le emissioni generate dagli edifici durante il loro intero ciclo di vita. EcoSphere combina immagini satellitari, dati di Google Street View e modelli di apprendimento automatico per presentare le condizioni attuali di ciascun edificio, i potenziali miglioramenti dell'efficienza energetica e l'impatto ambientale degli scenari di ristrutturazione in un'interfaccia intuitiva.

I ricercatori hanno testato lo strumento in grandi città come Chicago e Indianapolis. I risultati sono sorprendenti: ristrutturare le strutture esistenti anziché costruirne di nuove riduce le emissioni di carbonio di migliaia di volte. Questo approccio si distingue anche come una soluzione più economica, consentendo alle città di prendere decisioni strategiche che possono ottenere maggiori riduzioni di carbonio con risorse limitate.

Nel frattempo, un nuovo rapporto pubblicato dalla Commissione Europea a luglio 2025 si concentra sul ruolo dell'IA nella trasformazione digitale dei sistemi energetici europei. Il rapporto sottolinea che l'IA può apportare contributi significativi in settori quali l'integrazione delle fonti energetiche rinnovabili, la previsione dei consumi energetici, la stabilità della rete e il bilanciamento tra domanda e offerta.

In particolare, la tecnologia "digital twin" offre un grande potenziale per la modellazione in tempo reale delle infrastrutture energetiche e la previsione delle esigenze di manutenzione. Il rapporto rileva inoltre che le soluzioni di intelligenza artificiale sviluppate per le comunità energetiche locali sono in linea con l'obiettivo di creare un sistema energetico più partecipativo e resiliente, trasformando i consumatori di energia in produttori.

Si sottolinea che, affinché questa trasformazione si realizzi, è necessario rafforzare l'infrastruttura dati che consentirà lo sviluppo e la diffusione di modelli di intelligenza artificiale. Standard di dati comuni, protocolli di condivisione sicuri e infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni sono tra gli elementi fondamentali di questo processo. Inoltre, vengono evidenziati anche i principi di trasparenza e accessibilità che faciliteranno la partecipazione attiva dei consumatori al sistema.

Lo strumento EcoSphere sviluppato dall'Università di Notre Dame e il rapporto sulla visione della Commissione Europea si distinguono come due importanti iniziative complementari. La prima mira a ridurre le emissioni degli edifici a livello urbano, mentre l'altra affronta la trasformazione olistica dei sistemi energetici su scala più ampia. Il denominatore comune è il potenziale della tecnologia di intelligenza artificiale (IA) nel fornire ai decisori soluzioni scientifiche, basate sui dati e sull'intervento umano.