L’AI ha sete e vuole energia, ma come si calcola?
Ma com’è che si calcola il consumo dell’AI? Quali sono le strategie che vengono utilizzate per ricostruire questi numeri?
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Sono un energy manager: per cosa mi serve l’AI?
I modelli di machine learning e di deep learning uniti a tecniche di XAI, ottimizzazione, LLM e agenti sono uno strumento immancabile nella cassetta degli attrezzi dell’energy manager. Che sia per valutare i prezzi dell’energia o per selezionare il prossimo intervento di efficientamento, i sistemi allenati sui dati possono far risparmiare fino al 60% del tempo di un energy manager, abilitando savings energetici interessanti a seconda dell’applicazione selezionata.
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Make or buy, industrial AI edition
Costruire o comprare è la domanda sbagliata con cui iniziare. La domanda giusta è: cosa so davvero del mio problema, dei miei dati e delle mie capacità interne? Questo post non ha l’ambizione di dare una risposta universale, ma serve a stimolare le domande nell’ordine giusto.
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AI-powered Lean Six Sigma
L’unione tra Lean Six Sigma e Intelligenza Artificiale rappresenta una potente combinazione per le aziende che mirano al miglioramento continuo e ad un processo di scelta data-driven. Integrare modelli di AI nei tradizionali strumenti di analisi statistica di processo – come carte di controllo, capability analysis e DOE – permette di affrontare variabilità non stazionarie, condizioni complesse e colli di bottiglia operativi con un livello di precisione e adattività prima impensabile. Diverso approccio, risultati potenziati.
Strumenti predittivi e digital twin inoltre trasformano l’approccio da reattivo a proattivo: non monitoriamo più, ma ma riusciamo ad anticipare, ottimizzare e validare in tempo reale. La sperimentazione diventa continua, il controllo più intelligente, e le decisioni più oggettive.
In questo scenario l’ingegnere di processo del futuro è anche un architetto di modelli, capace di leggere i dati, strutturare la conoscenza e guidare l’innovazione con metodo e visione. Non male come futuro, eh?
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Energia e AI, A.D 2025: International Energy Agency, che ne pensi?
E’ molto vero che l’AI consuma tanto, ed è molto vero che il suo uso incrementerà il consumo elettrico mondiale. Ma se riusciamo a produrre elettricità i modo sostenibile, ottimizziamo i data center per raffreddarsi con meno acqua e applichiamo l’AI nei posti giusti, il beneficio ottenibile supera i lati negativi.
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Digital twin + AI = 🔥
I digital twins sono la replica digitale di un sistema fisico. Basati sui dati, quando sono potenziati dall’AI raggiungono l’apice del potenziale.
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Transizione energetica e AI: perchè l’approccio data-driven è inevitabile
L’intelligenza artificiale ha il potenziale grande di rendere le fonti rinnovabili più gestibili e integrabili nel sistema elettrico, come strumento per affrontare le sfide tecniche e operative. Dall’ottimizzazione della produzione alla manutenzione predittiva, passando per la gestione intelligente dei flussi e l’integrazione con la rete elettrica, i sistemi di AI e le tecniche data-driven sono un tassello importante per accelerare la transizione energetica.
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AI generativa per supportare le aziende: insegnare all’AI a rispondere bene
I sistemi di AI generativa rendono possibile generare grandi quantità di testo e di immagini in pochissimo tempo, coerentemente con un contesto specifico in base ai prompt che vengono condivisi. Facendo una richiesta anche complessa, strumenti come ChatGPT, Mistral, Claude, Gemini e altri comprendono il contesto e restituiscono una risposta realistica. Il grande problema è proprio questo: le risposte dei modelli, realistiche e non reali, si basano su una base dati generalista che il modello rielabora con le regole che ha imparato, come un pappagallo.
