Risparmiare energia con l’intelligenza artificiale

Per configurare in modo ottimale un’installazione tecnica sono richieste competenze specialistiche e un certo dispendio di tempo. L’intelligenza artificiale può facilitare questa operazione. Una start-up svizzera dimostra come questo sia già possibile oggi.

Per quanto diverse possano essere le abitazioni in Svizzera, hanno almeno una cosa in comune: quasi tutte consumano più energia del previsto. Il potenziale di miglioramento risiede soprattutto nelle installazioni tecniche, come l’illuminazione, il riscaldamento o la ventilazione. Ogni persona che vi abita ha le proprie abitudini riguardo all’uso e alla gestione tali impianti. Oggi questi comportamenti possono essere individuati facilmente grazie a contatori e sensori digitali. Tuttavia, valutare i dati e ottimizzare di conseguenza i dispositivi tecnici richiede molto tempo. E nella maggior parte dei casi, né i proprietari né gli inquilini vogliono farsene carico.

L’intelligenza artificiale analizza

Un’alternativa che si sta diffondendo sempre di più grazie al progresso tecnologico è l’impiego dell’intelligenza artificiale (IA). Tra i suoi vantaggi c’è la capacità di elaborare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente. Abbinata a un software appropriato, l’IA può ottimizzare autonomamente anche il funzionamento degli impianti tecnici di un edificio. Da test pratici sappiamo che uno specialista con esperienza può realizzare tali adattamenti anche meglio dell’IA. Quest’ultima, però, può fornire un valido supporto semplificando il lavoro dei professionisti, aumentando l’efficienza e fornendo alcune funzioni aggiuntive.

L’algoritmo impara in due settimane

Università e aziende stanno studiando come utilizzare l’IA per applicazioni simili in vari settori. Nonostante ciò, in Svizzera le offerte concrete sul mercato sono ancora rare, fatta eccezione per una soluzione messa a punto da uno spin-off dell’Empa. La giovane azienda, infatti, propone un software IA in grado di ridurre dal 20 al 30% il consumo del riscaldamento di appartamenti ed edifici dotati di termosifoni. Il procedimento è semplice: si sostituiscono i termostati manuali dei radiatori con termostati digitali e li si collega a Internet. Con il supporto dell’IA, il software impara nel giro di due settimane come le stanze reagiscono dal punto di vista termico. Ciò è possibile combinando i dati relativi alla temperatura interna e alla quantità di calore consumata dai radiatori con i dati delle previsioni meteo locali (temperatura e irraggiamento solare).

Mai più surriscaldamento

Dopo la fase di apprendimento, la soluzione con l’IA è in grado di ottimizzare il consumo di energia. Un esempio: in una fredda giornata invernale, la temperatura esterna si situa attorno allo zero, ma siccome c’è il sole l’edificio viene riscaldato anche dai suoi raggi. Un impianto di riscaldamento normale se ne accorge solo quando i termostati lo segnalano e, a quel punto, ha già consumato inutilmente energia per riscaldare. Con il software intelligente che include le previsioni meteorologiche, invece, il sistema sa che deve tenere conto anche dell’irraggiamento solare. Può quindi ridurre tempestivamente la potenza del riscaldamento, affinché i locali non si surriscaldino. In questo modo si risparmia energia e la temperatura interna si mantiene costantemente a un livello gradevole. I costi per tale sistema si attestano tra i 150 e i 200 franchi per ogni termostato, montaggio incluso. Per la maggior parte degli edifici esistenti, l’investimento viene ammortizzato in due o tre anni, e ancora prima nel caso di costruzioni mal isolate.

Combinazione ottimale di due generatori di calore

L’intelligenza artificiale offre anche la possibilità di ottimizzare gli impianti di riscaldamento di grandi proprietà immobiliari oppure di intere aree. Un progetto pilota in questo senso è attualmente in corso nell’area residenziale-amministrativa Hobelwerk di Winterthur. L’obiettivo è capire se l’IA può ottimizzare il controllo di un sistema di riscaldamento bivalente. Questo sistema è costituito da due generatori di calore: uno soddisfa il fabbisogno di base, mentre l’altro il carico di picco nelle giornate invernali particolarmente fredde, quando il primo generatore funziona in modo meno efficace. Nella pratica, tuttavia, in molti sistemi bivalenti il generatore per il carico di picco si accende troppo spesso e per troppo tempo.

Nel progetto Hobelwerk, una pompa di calore aria-acqua si occupa del carico di base e una caldaia a legna del carico di picco. I responsabili si aspettano che l’ottimizzazione consenta di ridurre la parte di funzionamento con carico di picco dall’abituale 20-30% all’1-2%. Uno specialista impiegherebbe molto tempo per ottenere questo miglioramento. Al contrario, un sistema con l’IA dovrebbe fornire risultati altrettanto buoni con uno sforzo notevolmente inferiore. Anche questo esempio dimostra come l’IA possa ridurre il consumo energetico delle installazioni tecniche degli edifici.