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Energie rinnovabili e Intelligenza Artificiale? il modello Sup3rCC aiuta l’uomo nella ricerca energetica

Energie rinnovabili e Intelligenza Artificiale? il modello Sup3rCC aiuta l’uomo nella ricerca energetica

21 Aprile 2024 08:14

La diffusa transizione verso la generazione eolica e solare, nonché l’elettrificazione del consumo energetico, collegano sempre più la vita della società alle condizioni meteorologiche. Nel frattempo, il clima sta cambiando rapidamente, rendendo gli eventi meteorologici estremi una realtà comune.

I progettisti e gli operatori dei sistemi energetici hanno bisogno di dati dettagliati e ad alta precisione sulle tendenze climatiche future per capire come i cambiamenti climatici influenzeranno la produzione di energia, la domanda di elettricità e altri parametri. Le prove disponibili indicano un aumento del consumo di energia, ma mancano risorse altamente dettagliate per valutare questi impatti.

“Noi immaginiamo un futuro in cui praticamente tutta la domanda di elettricità provenga da fonti rinnovabili”, afferma Grant Buster, data scientist presso il National Renewable Energy Laboratory (NREL) degli Stati Uniti. “Dobbiamo capire in che modo le risorse rinnovabili come l’eolico e il solare possono essere influenzate dai cambiamenti climatici e come queste risorse possono soddisfare le nostre esigenze future”.

Ecco perché i dipendenti NREL Brandon Benton, Andrew Glose e Ryan King, e lo stesso Grant, hanno sviluppato la Super-Resolution for Renewable Energy Resource Data with Climate Change Impacts, o modello Sup3rCC (pronunciato “super-c-c”), descritto in un articolo della rivista Nature.

Sup3rCC è un modello aperto che utilizza tecniche di apprendimento automatico generativo per creare set di dati all’avanguardia e altamente accurati disponibili a tutti gratuitamente.

I metodi esistenti per ridimensionare i dati climatici hanno tutti i loro limiti. Alcuni danno una risoluzione troppo bassa, altri richiedono un’enorme potenza di calcolo. Sup3rCC crea previsioni dettagliate 40 volte più velocemente rispetto ai metodi tradizionali. In precedenza, a causa della mancanza di risorse, la maggior parte degli esperti si affidava ai dati storici su vento, sole e temperatura per fare previsioni e sviluppare attrezzature.

Sup3rCC rappresenterà una vera svolta nella ricerca e nella pianificazione dei futuri sistemi energetici”, afferma Dan Bilello, direttore di NREL. “Questo strumento crea dati climatici fondamentali che possono essere integrati nei modelli del sistema energetico e fornire informazioni vitali a coloro che sono responsabili di garantire la sicurezza energetica”.

Ora, una crescente comunità di modellisti e analisti del NREL sta lavorando per colmare il divario tra energia e scienza del clima. “La climatologia è un campo complesso con enormi quantità di dati, grandi incertezze e risorse limitate su come applicare queste informazioni ad altri studi”, afferma Buster. “Noi di NREL ci impegniamo a riunire i modellisti energetici e climatici per utilizzare in modo efficace le informazioni sul clima per la progettazione e il funzionamento del sistema”.

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Luca Vinciguerra 300x300
Machine Learning Engineer specializzato nel Natural Language Processing. Appassionato di Intelligenza Artificiale, Coding e tecnologia in generale. Aspetta l'avvento di Skynet.
Aree di competenza: Artificial Intelligence Engineer, Machine Learning & Deep Learning Specialist, Python Developer

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