Cattura i dati sul campo, prende decisioni in tempo reale e ottimizza i flussi energetici: come l’Edge AI sta trasformando smart grid, manutenzione e sostenibilità
L’intelligenza artificiale è ormai uno strumento chiave per gestire l’energia lungo tutta la filiera, dalla produzione al consumo. Analizzando grandi quantità di dati in tempo reale, l’IA aiuta a prevedere i picchi di domanda, ottimizzare i flussi sulla rete e ridurre sprechi e costi. Tra il 2022 e il 2025 il suo ruolo è cambiato: da supporto analitico è diventata una tecnologia strategica della transizione energetica.
Ma tra le tante applicazioni dell’IA, ce n’è una che sta rivoluzionando il settore: l’Edge AI.
Cos'è l'Edge AI
Quando parliamo di Edge AI ci riferiamo all’uso dell’intelligenza artificiale “sul campo”, ovvero direttamente sui dispositivi che raccolgono i dati: sensori, contatori, inverter, sistemi di accumulo o centraline di cabina. Invece di inviare ogni informazione al sistema centrale, parte dell’analisi avviene localmente, vicino alla fonte del dato. Questo approccio permette di prendere decisioni quasi nell’immediato, come attivare una batteria o correggere un parametro di funzionamento.
Uno studio pubblicato sulla rivista arXiv dichiara che usare Edge AI in contesti decentralizzati può ridurre in media del 20% gli sprechi energetici e migliorare stabilità e autonomia degli impianti.
Il ruolo dell’Edge AI nella smart grid
Come abbiamo detto, l’Edge AI consente l’elaborazione dei dati direttamente nel punto in cui vengono generati, trasformando immediatamente l’informazione in azioni concrete. Questo passaggio tra l’acquisizione del dato e la decisione di agire avviene quasi in tempo reale. Il risparmio di tempo è cruciale per migliorare l’affidabilità della rete, permettendo la riduzione dei tempi di intervento e la prevenzione delle criticità prima che si trasformino in problemi reali.
In questo contesto, l’Edge AI è uno degli elementi fondamentali della smart grid, una rete elettrica che non si limita a trasportare energia, ma dialoga con chi produce e chi consuma, adattandosi in tempo quasi reale alle variazioni di domanda e offerta.
Sostenibilità e futuro
L’applicazione dell’intelligenza artificiale alle reti energetiche, come l’Edge AI ma anche la manutenzione predittiva, rendono i sistemi più autonomi, flessibili e resilienti. Nel corso del 2025, però, l’attenzione sull’intelligenza artificiale non si è limitata solo al risparmio energetico che essa può indurre, ma anche alla riduzione del suo impatto energetico.
Proprio questa attenzione ha portato innovazioni significative, come lo sviluppo di chip a basso consumo o l’adozione del raffreddamento a liquido: tra il 2022 e il 2025, progressi hardware e software hanno migliorato l’efficienza energetica dell’intelligenza artificiale, riducendo i consumi per unità di elaborazione. Le innovazioni in questo senso sono destinate a crescere nei prossimi anni.