Il modello di elaborazione dati avanzato dell’Intelligenza Artificiale ha preso come caso studio la Regione Umbria
(Rinnovabili.it) – Uno studio condotto da ENEA ha permesso di sfruttare l’Intelligenza Artificiale per migliorare le strategie di efficientamento energetico del patrimonio edilizio italiano nel medio e lungo termine.
Una sperimentazione estremamente interessante che dimostra l’efficacia delle strategie di previsione digitale applicate agli edifici. Per mettere in pratica interventi mirati che abbiano maggiore efficacia e minor dispendio di risorse e tempo.
Per verificare la nuova tecnologia, il team di esperti, ha scelto quale caso studio la Regione Umbria: un contesto locale, ma perfettamente rappresentativo del contesto nazionale. Qui l’84% degli immobili è stato costruito prima degli anni ’90, ha una superficie compresa tra i 60 ed i 150 mq e, per la maggior parte, è dotata di impianti autonomi alimentati a gas.
Il compito della rete neurale artificiale
I ricercatori sono partiti dalla stima del consumo energetico totale del patrimonio edilizio della Regione pari a circa 870.000 tonnellate equivalenti di petrolio. Corrispondenti ad un consumo medio per abitazione di 206 kWh/mq. A questo punto è stata sviluppata l’Intelligenza Artificiale. Ovvero una rete neurale artificiale composta da un modello avanzato di elaborazione dati, capace di simulare i consumi energetici del patrimonio edilizio. La previsione ha studiato un intervallo temporale di 25 anni applicando sei differenti strategie di efficientamento:
- Sostituzione degli infissi (Uw pari a 1.30 W/m2K);
- sostituzione del generatore con uno a condensazione;
- sostituzione del generatore con una pompa di calore idronica;
- realizzazione dell’isolamento a cappotto e simultanea sostituzione degli infissi;
- realizzazione dell’isolamento a cappotto, sostituzione degli infissi e sostituzione del generatore di calore con uno a condensazione;
- realizzazione dell’isolamento a cappotto, sostituzione degli infissi e sostituzione del generatore di calore con una pompa di calore idronica.
I risultati dello studio
“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”, spiega Iole Nardi, ricercatrice del Laboratorio ENEA di Efficienza energetica negli edifici e sviluppo urbano.
Dopo i primi risultati gli esperti ENEA hanno scelto di continuare a metter alla prova l’Intelligenza Artificiale cambiando l’obiettivo. Le previsioni energetiche elaborate dovevano individuare quali edifici riqualificare in relazione anche al clima per aumentare l’efficientamento totale.
Scegliendo di intervenire sugli edifici più energivori della Regione, il risultato è stato un aumento fino al 23% del risparmio energetico ed una riduzione complessiva della domanda energetica del settore del 13%.
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“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”, sottolinea Domenico Palladino, ricercatore del Laboratorio efficienza energetica negli Edifici e Sviluppo Urbano di ENEA.
Esplorare nuove soluzioni per migliorare la qualità del patrimonio edilizio nazionale è un obiettivo prioritario. In Italia purtroppo il 40% della domanda energetica totale proviene dagli immobili. Negli ultimi anni sono state adottate numerose strategie di efficientamento del parco edilizio, finalizzate a raggiungere una riduzione energetica di 25,5 Mtep entro il 2020, obiettivo conseguito solo parzialmente dal momento che tra il 2014 e il 2019 è stato raggiunto un risparmio di 17,6 Mtep.