Energia e GenAI, a che punto siamo? Che ruolo ha e potrà avere la GenAI sul settore energetico e sulla rete elettrica del futuro?
Questa è stata la domanda cui si è cercato di dare una risposta a San Francisco all’interno dell’Innovation Industry Talk “Will the Grid of the future be powered by GenAI?”, co-organizzato da Terna e Mind the Bridge. È stata un’occasione di confronto tra più di 100 specialisti: oltre a Terna (che era in Silicon Valley con figure appartenenti a diverse Direzioni aziendali per cinque giorni di confronto sulle possibili applicazioni della GenAI organizzati dalla propria Innovation Antenna), esponenti del mondo corporate, startup e investitori.
Di seguito i principali punti emersi dalla discussione che ha coinvolto, tra gli altri, personaggi del calibro di Audrey Lee (Senior Director of Energy Strategy di Microsoft), Fabio Ficano (Managing Director of Venture Studio di BootstrapLabs) e Olivier Ricordel (Director of the Developer Partner Program di Ansys).
Energia e GenAI, “We are at day 1”
La maggior parte delle Utilitiy stanno ancora esplorando la GenAI, ad oggi con prevalente attenzione agli aspetti dell’ottimizzazione e del miglioramento dell’efficienza.
Le applicazioni GenAI più disruptive per il settore, ossia quelle che riguarderanno il core business, sono ancora in fase di totale definizione.
Il tema dell’(in)efficienza energetica dell’AI
Questo è un grande tema (ne avevo parlato in una recente Mind the Chat con Nikhil Malhotra, Global Head, Makers Lab di Tech Mahindra): la GenAI, nella sua versione attuale, non è sostenibile, consuma troppa energia. Il cervello umano è molto più efficiente di quello artificiale. La sola power consumption dei NVIDIA H100 chipsets è superiore a quella di paesi come il Guatemala o la Costarica.
Però il focus dei VC della Silicon Valley (e non solo) è lì: trovare la nuova hardware platform AI native (ossia LPU Language Processing Units vs GPUs). E quando i capitali (tanti) si muovono, le soluzioni si trovano.
Parola d’ordine: decentralizzare
Le grid del futuro saranno significativamente più decentralizzate, grazie a local storage e all’AI che ottimizzerà sia demand response che prezzi.
Le preoccupazioni: reliability e trasparenza
Rimangono molte preoccupazioni e implicazioni (etica e trasparenza) legate all’ampliamento dell’utilizzo dell’AI ad infrastrutture mission-critical che sono tipiche delle Utilities.
Al riguardo una soluzione interessante presentata durante il Talk è quella della canadese Armilla.ai che aiuta il top management delle aziende ad accogliere la GenAI assicurando gli algoritmi e gli output e proteggendo così da eventuali errori.
Un’altra soluzione è quella della scaleup di San Diego Gretel Labs che è partita applicando la GenAI a use case in ambito healthcare: i dati sintetici possono aiutare la ricerca sulle malattie rare o sulle reazioni dei pazienti ai farmaci sopperendo alla mancanza di dati osservati. Lo stesso principio si può applicare per le Utilities all’ambito della manutenzione predittiva, in cui il dato sintetico può aiutare ad allenare gli algoritmi su anomalie e cause di guasto rare.
