ENEA ha posto una nuova rilevante tappa nello sviluppo delle pratiche di efficientamento energetico, tramite la sperimentazione dell’intelligenza artificiale in grado di simulare i consumi in un arco di tempo di 25 anni.
L’analisi dei dati dell’Umbria
Il progetto portato avanti dalla “Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sostenibile” è stato condotto in Umbria. Il campione del centro Italia presenta difatti tra le sue caratteristiche un patrimonio immobiliare pari all’84% costruito prima degli anni Novanta, una serie di impianti autonomi alimentati dal gas naturale e una superficie di immobili pari a 150 metri quadrati, rappresentando l’ideale campione tipo rispetto al paese.
L’intelligenza artificiale è efficace?
Scopo dell’iniziativa è quello di valutare l’efficacia delle strategie di efficienza energetica del patrimonio edilizio italiano nel medio-lungo periodo attraverso, per l’appunto, l’uso dell’intelligenza artificiale. L’esperimento è partito da una stima della domanda energetica totale del parco edilizio regionale pari a un consumo medio per abitazione pari a 206 kWh/m2, per poi sviluppare una rete neutrale artificiale. Un modello di elaborazione dati modellata su uno stato di input, uno intermedio ed uno di output su 13 cellule neuronali, che ha simulato i consumi energetici stimando un calcolo di 25 anni.
Le strategie maggiori
Nello studio sono state realizzate sei diverse strategie di efficientamento, ovvero la sostituzione del generatore con uno a condensazione, oppure con una pompa di calore idronica, o ancora la sostituzione degli infissi, oppure con la realizzazione di un isolamento a cappotto o altresì con il combinato delle ipotesi precedenti, ovvero con il cappotto e la sostituzione degli infissi oppure con la sostituzione degli infissi e di un generatore di calore con una pompa di calore idronica.
I dati statistici
Secondo quanto rilevato, gli esperti ENEA hanno assistito ad un aumento del risparmio energetico ottenibile fino al 23% e ad una riduzione complessiva della domanda energetica del settore pari al 13%. Non va dimenticato che l’edilizia è uno dei settori con più richiesta energetica, evidenziando come questi numeri non siano affatto da sminuire. Ad esempio nel 2019 l’edilizia ha richiesto il 40% della domanda energetica totale, incrementando pure dello 0,6% rispetto all’anno precedente. E questo, secondo ENEA, ben si inserisce nell’obiettivo di ridurre la domanda energetica di 25,5 Mtep (tonnellata equivalente di petrolio) entro il 2020. Un obiettivo che ha già riscontrato alcuni successi, ovvero un risparmio di 17,6 Mtep tra il 2014 ed il 2019.
Le dichiarazioni di Domenico Palladino
Domenico Palladino, ricercatore del Laboratorio ENEA, ha dichiarato: «Questi risultati confermano le enormi potenzialità dell’intelligenza artificiale e, in particolare, delle reti neurali artificiali come sofisticato strumento di elaborazione dati e di analisi energetiche previsionali. La loro capacità di simulare il comportamento del cervello umano gli permette di “apprendere” attraverso l’esperienza. La AI, infatti, non viene programmata, ma “addestrata” ad eseguire compiti sempre più complessi attraverso un processo di apprendimento basato su dati empirici, come quelli che abbiamo utilizzato per questo studio in cui sono state elaborate anche informazioni contenute negli Attestati di Prestazione Energetica».
Le dichiarazioni di Iole Nardi
A lui si aggiunge Iole Nardi, collega del Laboratorio ENEA “Efficienza energetica negli edifici e sviluppo urbano”, che ha dichiarato come «in alcuni contesti, come quello umbro, gli interventi combinati su involucro e impianti, anche se più onerosi e dunque realizzabili su un numero limitato di edifici, permettono risparmi energetici più significativi rispetto a quelli derivanti da singoli interventi, come la sostituzione degli infissi, anche se replicati su molti più edifici»
