AI e Transizione Energetica: Il Caso del Gruppo Eni
Scopri come l’intelligenza artificiale supporta Eni nella transizione verso il Net Zero.
Introduzione
Il Gruppo Eni sta utilizzando l’intelligenza artificiale come motore principale per la sua trasformazione energetica, puntando a raggiungere l’obiettivo Net Zero entro il 2050. Questo processo coinvolge tutte le linee di business e si basa sull’evoluzione dei sistemi esistenti e sulla ricerca di nuove applicazioni.
Neutralità Tecnologica
Eni adotta un approccio di neutralità tecnologica, riconoscendo che la transizione energetica richiede un mix di soluzioni adattabili a diversi contesti. La ricerca si concentra su energie rinnovabili, economia circolare, cattura della CO2 e fusione a confinamento magnetico.
Fasi di Sviluppo dell’AI
L’AI è integrata in diverse fasi di sviluppo dei progetti:
Fase Sperimentale
Nella fase iniziale, l’AI arricchisce i database con tecniche generative per accelerare l’analisi e generare nuove ipotesi. Si ottimizzano piani sperimentali e si sviluppano modelli surrogati.
Fase Prototipale e Pilota
In questa fase, si sviluppano modelli per identificare anomalie e ottimizzare processi. L’apprendimento per rinforzo aiuta a determinare i set point ottimali.
Fase Dimostrativa e Deploy
L’obiettivo è ingegnerizzare modelli data-driven, sviluppare dashboard per il monitoraggio in tempo reale e creare un digital twin della tecnologia.
Applicazioni Pratiche dell’AI nel Biorefining
L’Optimal Experimental Design (OED) è applicato nel biorefining per ottimizzare il pretrattamento delle bio-cariche. L’AI migliora anche la gestione degli impianti fotovoltaici, riducendo i tempi di inattività grazie a KPI evoluti e visualizzazioni intuitive come le heatmaps.
Conclusione
L’intelligenza artificiale rappresenta un elemento cruciale nella strategia di Eni per la transizione energetica. Attraverso l’integrazione dell’AI in diverse fasi di sviluppo e applicazioni pratiche, Eni sta accelerando verso un futuro sostenibile. L’approccio dinamico dell’OED nel biorefining e la gestione avanzata degli impianti fotovoltaici dimostrano il potenziale dell’AI nel migliorare efficienza e produttività.
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