Digitalizzazione

La simbiosi industriale (IS) promuove la sostenibilità attraverso la condivisione delle risorse tra le imprese, ma deve affrontare sfide nell'attuazione a causa di barriere economiche, normative e tecnologiche. Il successo futuro dipende dall'innovazione, dal sostegno politico e dalla collaborazione intersettoriale per superare questi ostacoli.

Il progetto CORALIS esamina lo scambio di dati nelle reti di simbiosi industriale, individuando la mancanza di standardizzazione e proponendo un quadro di comunicazione strutturato per migliorare la fiducia, l'efficienza e l'innovazione per pratiche industriali sostenibili.

Le industrie europee utilizzano strumenti digitali per l'efficienza energetica, secondo un rapporto con nove casi di studio, che evidenzia i big data, l'intelligenza artificiale per la manutenzione, i programmi di risposta alla domanda, l'importanza della collaborazione, la gestione dei costi elevati e le carenze di competenze, offrendo una guida per integrare le tecnologie e promuovere l'innovazione per la sostenibilità.

La Conferenza globale dell'AIE sull'energia e l'IA ha evidenziato la relazione reciproca tra i due settori, concentrandosi sul ruolo dell'IA nell'ottimizzazione dell'uso dell'energia e nel potenziamento dell'adozione delle energie rinnovabili, riconoscendo al contempo la crescente domanda di energia da parte dell'IA. Le discussioni principali hanno riguardato il consumo di elettricità da parte dei centri dati, i progressi nella tecnologia delle batterie, l'ottimizzazione delle reti intelligenti, le capacità di previsione dei disastri naturali e le prospettive internazionali di aziende e governi sulle strategie energetiche guidate dall'IA. L'AIE ha sottolineato il suo impegno a fornire dati praticabili e a promuovere il dialogo con le parti interessate per allineare l'IA alle realtà del sistema energetico e ha annunciato un rapporto completo sull'IA per il 2025.

Il rapporto 4E TCP dimostra come le soluzioni digitali nei sistemi di motori industriali migliorino l'efficienza energetica, con casi di studio che mostrano benefici come la riduzione del consumo di elettricità, una maggiore flessibilità operativa e minori costi di manutenzione. I sistemi di controllo avanzati, il monitoraggio dei dati in tempo reale e le tecnologie IoT consentono di ottenere significativi risparmi di energia e di CO2 in vari settori, nonostante gli investimenti iniziali e le sfide di implementazione.

Il documento evidenzia la rivoluzione dei sistemi motore attraverso le tecnologie digitali che migliorano l'efficienza, nonostante le sfide come la mancanza di standardizzazione e i rischi di cybersecurity. Le innovazioni includono i sensori intelligenti, l'IoT e l'analisi guidata dall'intelligenza artificiale, con casi di studio che dimostrano un significativo risparmio energetico. Esistono opportunità per i professionisti della scienza dei dati e della sicurezza informatica.

La Global AI Infrastructure Investment Partnership, con 30 miliardi di dollari da parte di Microsoft, BlackRock e altri, mira a costruire centri dati per l'IA e le relative infrastrutture energetiche, affrontando l'elevata domanda di energia dell'IA. Altre iniziative, come l'AI Opportunity Fund di Google e la missione IndiaAI, sostengono lo sviluppo di infrastrutture per l'IA, concentrandosi sulla sostenibilità e sulla cooperazione internazionale per garantire il progresso economico e tecnologico globale.

L'Unione Europea sta portando avanti la digitalizzazione della sua infrastruttura energetica attraverso 10 iniziative chiave che riguardano l'interoperabilità dei dati, la gestione della rete, la cybersicurezza, l'efficienza energetica e la responsabilizzazione dei consumatori per sostenere gli obiettivi climatici del 2030 e del 2050. Queste iniziative mirano a creare un sistema energetico integrato e sostenibile che incorpori le energie rinnovabili e incoraggi l'innovazione, affrontando al contempo le sfide della standardizzazione e della rapida innovazione digitale.

La legge europea sull'IA introduce un sistema di regolamentazione dell'IA basato sul rischio, vietando le pratiche ad alto rischio e applicando requisiti rigorosi per il posizionamento sul mercato. La legge prevede obblighi per le entità sia all'interno dell'UE sia all'estero che interessano i cittadini dell'UE e stabilisce un quadro di governance per un'applicazione coerente, promuovendo uno sviluppo dell'IA etico e affidabile attraverso norme dettagliate e codici di buone pratiche. Sanzioni significative garantiscono la conformità, mentre disposizioni ad hoc sostengono l'innovazione delle PMI, il tutto con un impatto su ampi settori, tra cui quello dell'energia, dove l'efficienza dell'IA richiede l'adesione a queste nuove norme.