Abbiamo chiesto a Luca Bergamasco, ricercatore presso il Dipartimento di Energia del Politecnico di Torino, cosa sono i carburanti solari e a che servono, soprattutto perché si utilizza l’intelligenza artificiale: “Utili per generare energia elettrica o da utilizzare nel settore dei trasporti. L’AI accelera la ricerca”. Una valida alternativa ai combustibili fossili.
Studio Politecnico di Torino, in collaborazione con le Università di Cambridge e Uppsala
L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia abilitante e trova ormai innumerevoli campi di applicazione, tra cui quello dello sviluppo dei sistemi di produzione dei combustibili solari.
Il procedimento è studiato da un team di ricercatori del Politecnico di Torino, coordinato dal professor Eliodoro Chiavazzo, Ordinario di Fisica Tecnica Industriale e direttore dello SMaLL lab al Dipartimento Energia-DENERG, e composto da Luca Bergamasco e Giovanni Trezza, rispettivamente Ricercatore e Dottorando presso il Dipartimento Energia, con la collaborazione dei gruppi di ricerca del professor Erwin Reisner dell’Università di Cambridge in Gran Bretagna) e del professor Leif Hammarström dell’Università di Uppsala in Svezia.
Come rendere competitivi i combustibili solari rispetto alle altre fonti energetiche
“Per combustibili solari si intendono quei carburanti che possono essere ottenuti tramite energia solare a partire da materie come l’acqua e l’anidride carbonica. I combustibili solari possono essere prodotti attraverso processi foto-chimici, elettro-chimici e termo-chimici che consentono di convertire l’energia solare appunto in prodotti utili – come l’idrogeno o il metano”, ha spiegato a Energia Italia News Luca Bergamasco, ricercatore presso il Dipartimento di Energia del Politecnico di Torino.
“Tali carburanti possono essere utilizzati, per esempio, per la produzione di energia elettrica o nel settore dei trasporti, e rappresentano quindi una promettente alternativa ai combustibili fossili verso un futuro energetico più sostenibile”, ha aggiunto Bergamasco.
Tuttavia, ad oggi, ci ha sottolineato il ricercatore del Politecnico, “esistono ancora diverse sfide da affrontare, come ad esempio quelle legate all’efficienza di conversione, per rendere i combustibili solari competitivi sul mercato rispetto ad altre fonti energetiche più tradizionali”.
L’AI per accelerare lo sviluppo dei carburanti solari
Abbiamo poi chiesto a Luca Bergamasco in che modo l’AI contribuisce allo sviluppo di questo promettente settore energetico: “I sistemi di produzione dei combustibili solari richiedono tipicamente il controllo e l’ottimizzazione di un grande numero di variabili di processo, come ad es. tipologia e quantità di prodotti chimici da utilizzare, temperature, condizioni di esposizione alla luce solare. Questo rende generalmente necessari numerosi test sperimentali per l’ottimizzazione di un determinato meccanismo di produzione, con conseguenti lunghi tempi di sviluppo”.
“In quest’ottica, l’AI può essere di aiuto per accelerare la ricerca. In particolare, le tecniche AI conosciute come di apprendimento sequenziale, risultano particolarmente adatte per “indirizzare” gli esperimenti verso le configurazioni più promettenti per un determinato sistema, riducendo il numero degli esperimenti necessari e accelerando quindi di molto i tempi di sviluppo”, ha precisato Giovanni Trezza, dottorando del Politecnico di Torino, che ha contribuito al lavoro.
Una fonte di rinnovabile
Una fonte “rinnovabile” e in qualche modo un forma di economia circolare, secondo gli studiosi, sicuramente promettente e che se ben valorizzata potrebbe darci una mano nell’uscire da un’emergenza climatica che ormai da qualche anno, tra alti e bassi, ci tiene schiacciati su problemi di approvvigionamento e su scelte da fare nell’immediato per decidere dove investire e in che modo, visto che dobbiamo portare avanti una transizione energetica orientata alla decarbonizzazione.
Sicuramente, sono ampie le potenzialità dimostrate dai combustibili solari, capaci di ridurre l’anidride carbonica in atmosfera e allo stesso tempo di riutilizzarla per produrre risorse utili.
AI e apprendimento sequenziale
In particolare, il team di ricerca ha lavorato sulla produzione di monossido di carbonio (CO) – un combustibile utile anche come precursore per la produzione di altri combustibili più comuni, a partire dalla CO2 – dimostrando come alcune soluzioni di AI possono essere utilizzate per “guidare” gli esperimenti, accelerando quindi i tempi di sviluppo e migliorando notevolmente i procedimenti di produzione dei combustibili solari.
Dalle pagine del sito del Politecnico di Torino, il professor Chiavazzo, riguardo l’apprendimento sequenziale, ha spiegato che “i modelli ‘imparano’ da un primo set di pochi esperimenti, e sono in grado di fornire indicazioni su quali esperimenti conviene svolgere successivamente. Per il sistema in oggetto, i modelli proposti hanno consentito di ottimizzare la produzione di combustibile solare in soli 100 esperimenti rispetto ai 100,000 teoricamente necessari”.
