Una ricerca dell’Università di Cambridge mostra come con l’Intelligenza Artificiale sia possibile identificare in modo veloce ed economico, gli edifici che sprecano energia. L’obiettivo dello studio è offrire, grazie a dati open source, a decisori politici e operatori energetici, un efficace strumento di decarbonizzazione, in grado di facilitare le attività di efficientamento energetico.
IA per decarbonizzare gli edifici
All’intelligenza artificiale il compito di risolvere il cambiamento climatico? Non proprio, ma sicuramente potrebbe ricoprire un ruolo primario nella decarbonizzazione degli edifici. Due ricercatori dell’Università di Cambridge hanno, infatti, sviluppato un algoritmo di deep learning che potrebbe rendere più semplice, veloce ed economico identificare le abitazioni che sprecano energia, una fonte significativa di emissioni di gas serra.
Edifici difficili da elettrificare ed ammodernare
Dallo studio emerge che l’intelligenza artificiale, utilizzando dati open source, è stata in grado di classificare gli edifici “difficili da decarbonizzare” con una precisione del 90%, recuperando anche certificati di prestazione energetica e immagini satellitari. Si tratta perlopiù di appartamenti troppo vecchi per essere elettrificati o ammodernati. Altri motivi che ne ostacolano l’efficientamento sono, però, anche la struttura e la posizione.
L’algoritmo di deep-learning
Oltre a capire se una casa è vecchia o moderna, il modello introdotto dai ricercatori, ad oggi, riesce a individuare parti specifiche di un edificio, come il tetto e le finestre (da cui il calore tende a fuoriuscire), ma l’intenzione è quella di aumentare significativamente il dettaglio e la precisione nel tempo.
Uno strumento per i decisori politici
L’idea di utilizzare l’intelligenza artificiale per l’efficientamento energetico degli edifici, nasce in un contesto molto ambizioso come quello del Regno Unito, in cui si punta alla decarbonizzazione completa entro il 2050. L’algoritmo viene dunque offerto ai decisori politici come strumento per eseguire audit dettagliati su ogni abitazione e individuare le priorità, facendo risparmiare tempo e risorse preziosi. “Questa è la prima volta che l’intelligenza artificiale viene addestrata a identificare edifici difficili da decarbonizzare utilizzando dati open source”, ha affermato la dott.ssa Ronita Bardhan, capo del Sustainable Design Group di Cambridge e coautrice dello studio.
Immagini termiche delle facciate degli edifici
Fino ad ora, le decisioni relative alle politiche di decarbonizzazione si sono basate su banche dati limitate. La capacità degli algoritmi di intelligenza artificiale di estrarre valore da enormi quantità di dati, quindi, è senza dubbio un punto di svolta per la risoluzione di problemi complessi. Gli autori dello studio affermano che presto sarà possibile avere un quadro ancora più avanzato, con dati relativi al consumo di energia, ai livelli di povertà energetica, fino ad arrivare alle immagini termiche delle facciate degli edifici.
Le aziende che si affidano all’IA al di fuori del mondo accademico
Al di fuori del mondo accademico, ci sono innumerevoli aziende che affidano all’intelligenza artificiale il compito di risolvere il cambiamento climatico. Prendiamo ad esempio Dryad Networks, con sede a Berlino, che sta sfruttando l’apprendimento automatico per accelerare i tempi di rilevamento degli incendi, o la norvegese 7Analytics che utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere le inondazioni e ridurre al minimo i danni alle infrastrutture.
