Nel novembre 2022, il Regno Unito ha aderito alla Net Zero Government Initiative come partner e firmatario, impegnandosi a raggiungere le emissioni nette zero entro il 2050.
Da allora, il Comitato per il cambiamento climatico (CCC) ha espresso preoccupazioni sulla capacità del Regno Unito di mantenere la promessa, mentre l'attuale governo laburista ha ridotto il suo piano di investimenti verdi da 28 miliardi di sterline all'inizio di quest'anno, mentre era ancora all'opposizione. Di conseguenza, è stato giustamente messo in dubbio che il raggiungimento dell'obiettivo zero emissioni nette sia una possibilità reale entro i tempi previsti.
Per garantire che le emissioni nette zero rimangano un obiettivo realizzabile invece di diventare un'altra chimera, le aziende energetiche dovrebbero studiare come sfruttare le tecnologie emergenti per massimizzare l'efficienza. Un esempio è la generazione aumentata dal recupero, nota come RAG.
CTO at STX Next.
Che cos'è RAG?
In sostanza, RAG è uno strumento che combina il recupero di informazioni rilevanti con la generazione di risposte utili. Immaginate un assistente super-intelligente in grado di setacciare vaste quantità di dati , di individuare i punti rilevanti e di fornire raccomandazioni o creare report sulla base di tali dati. Questo è esattamente ciò che fa RAG, che funge da eroeAI dietro le quinte .
La RAG nel settore energetico
L'incertezza e l'imprevedibilità del settore energetico ostacolano una diffusione capillare. Tuttavia, il RAG consente alle aziende energetiche di utilizzare meglio i dati a loro disposizione, tracciando un quadro più chiaro dei risultati probabili e permettendo loro di passare da un approccio reattivo a uno proattivo.
Ecco alcuni esempi di aree in cui il RAG può essere utilizzato per migliorare le prestazioni.
Manutenzione predittiva
Il settore energetico è tipicamente ad alta intensità di capitale: una gestione efficace delle risorse può fare la differenza tra successo e fallimento. Può essere difficile prevedere quando un macchinario o un'attrezzatura potrebbero guastarsi, ma RAG può analizzare i dati storici e suggerire la manutenzione prima che si verifichino guasti costosi. Questo porta a minori interruzioni e a una maggiore fiducia nella stabilità dell'approvvigionamento energetico.
Migliore efficienza del parco eolico
Le operazioni dei parchi eolici possono essere ottimizzate grazie all'impiego di RAG. L'intelligenza artificiale che guida questa tecnologia è in grado di analizzare le immagini satellitari, i modelli meteorologici e i dati storici sulle prestazioni delle turbine per suggerire i migliori posizionamenti delle turbine eoliche e i programmi di manutenzione. Ciò può portare a miglioramenti significativi della produzione totale, nonché ad aumenti di efficienza e a riduzioni dei costi di manutenzione non programmata.
Conformità automatizzata
Il settore energetico è fortemente regolamentato, con politiche che cambiano frequentemente. RAG è in grado di orientarsi tra le normative, le leggi di conformità e le linee guida più recenti, assicurando che le aziende evitino multe e sanzioni mantenendo operazioni sicure e legali.
Prevedere la generazione di energia solare
RAG è in grado di generare strategie di risparmio energetico personalizzate esaminando grandi quantità di dati sui consumi, aiutando le aziende a ridurre gli sprechi, a risparmiare sui costi e a passare a un'attività più sostenibile. Una tecnologia simile può essere applicata per prevedere la capacità di produzione di energia solare e abbinarla ai dati storicidella domandadei clienti di , integrando le previsioni meteorologiche e i dati di irraggiamento solare in tempo reale.
RAG guida la carica
Innovazioni come RAG hanno raggiunto un livello di maturità tale da essere pronte per essere introdotte su larga scala. RAG è in grado di vagliare un'infinità di rapporti, dati storici di mercato e modelli di previsione per aiutare le aziende a comprendere il futuro dei prezzi dell'energia. Queste informazioni possono essere utilizzate per prendere decisioni di acquisto e vendita più intelligenti, con un potenziale risparmio di milioni sul mercato.
Le aziende energetiche che adottano questa tecnologia, avendo riconosciuto la sua capacità di produrre rendimenti immediati, si spera che poi espandano ulteriormente i loro orizzonti, cercando altre innovazioni che possano rendere le loro operazioni più intelligenti e intuitive. In questo modo, gli algoritmi di IA potrebbero svolgere un ruolo centrale nelle operazioni delle aziende energetiche, sfruttando appieno la capacità della tecnologia di fare previsioni, creare previsioni e suggerire intuizioni attuabili.
RAG in modelli linguistici di grandi dimensioni
RAG può anche svolgere un ruolo fondamentale nell'integrazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) in varie aree di business per gli operatori del settore energetico. Abbiamo visto tutti il clamore suscitato da LLM come ChatGPT di OpenAI che, in generale, funzionano bene. Ma ogni azienda ha le proprie caratteristiche e il proprio ambiente, con i propri documenti, procedure e specifiche.
Pertanto, è estremamente difficile applicare efficacemente gli LLM nelle aziende, ma RAG può aiutare in questo senso. Fornisce questo strato mancante di contesto specifico per l'azienda agli LLM, che a sua volta significa fornire un valore commerciale rilevante che le aziende energetiche possono sfruttare. In sostanza, si può provare a scavare una buca con un cucchiaio, ma una pala lo farà meglio, il che significa che il RAG può essere uno strumento di trasformazione nell'implementazione dei LMM.
Raggiungere la rete zero con il supporto della tecnologia
Le ambizioni net zero dipendono da un'ampia gamma di fattori: non esiste un singolo elemento che sia alla base del successo. Tuttavia, il modo in cui le aziende energetiche si approcciano alle nuove tecnologie e la volontà che dimostrano di sperimentare le ultime innovazioni saranno certamente un fattore che contribuirà alla costruzione di un mondo più pulito. RAG promette di svolgere un ruolo significativo in questa transizione.
Questo articolo è stato prodotto nell'ambito del canale Expert Insights di TechRadarPro, che presenta le menti migliori e più brillanti del settore tecnologico di oggi. Le opinioni espresse qui sono quelle dell'autore e non sono necessariamente quelle di TechRadarPro o Future plc. Se siete interessati a contribuire, scrivete a valerio.porcu@techradaritalia.it
