Empa/Roman Keller
Le case come cavie da laboratorio: nel centro NEST dell’Empa l’intelligenza artificiale è stata testata con successo
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23.04.2021 - 08:000
Aggiornamento : 29.04.2021 - 10:24

Ecco perché questa casa ha bisogno del 25% di elettricità in meno

Gestire i consumi e la casa in modo smart.

L’Empa ha sviluppato un’intelligenza artificiale che impara a conoscere il consumo di elettricità degli inquilini, immagazzina elettricità nelle fasce orarie in cui è meno cara e gestisce la casa in modo smart.

Una volta le case avevano quattro mura, un tetto, porte e finestre, un sistema di riscaldamento, un boiler, una cucina e un paio di prese elettriche. Il sistema di riscaldamento veniva programmato sul ciclo notte/giorno, il boiler era alimentato a elettricità, ogni tanto ci si dimenticava la luce accesa e quando veniva fame, bastava accendere il forno.

Al giorno d’oggi le cose funzionano fondamentalmente ancora così. Ma: installando un impianto fotovoltaico, sostituendo il riscaldamento a nafta con una pompa di calore, installando un sistema di Smart Home con gestione dell’illuminazione e volendo caricare la propria auto elettrica e la propria e-bike posteggiate in garage, la faccenda diventa decisamente complicata. Quand’è il momento ideale per caricare la batteria dell’auto con l’energia solare? Quando è meno costoso scaldare l’acqua? In futuro, inoltre, le batterie delle auto elettriche non serviranno più solo a immagazzinare energia per viaggiare ma anche per alimentare la tecnologia domotica. Quando posso utilizzare la corrente per la casa senza poi rimanere bloccato nel bel mezzo dell’autostrada?

Imparare tramite ricompense

Gestire tutto manualmente non è possibile e c’è un’elevata probabilità che non si riesca a sfruttare al massimo questa nuova tecnologia: i prezzi dell’elettricità variano costantemente e gli impianti fotovoltaici producono una differente quantità di elettricità a seconda delle condizioni meteorologiche.

L’intelligenza artificiale sviluppata dal ricercatore dell’Empa Bratislav Svetozarevic potrebbe offrire un aiuto importante: l’AI dovrebbe riuscire a gestire in maniera intelligente tutti i sistemi di riscaldamento e che usano energia elettrica adattandosi alle necessità degli inquilini. «Il programma raccoglie dati da tutte le fonti possibili e li analizza», spiega il ricercatore. Lo spettro va dai dati meteorologici raccolti dai sensori dentro e fuori casa fino agli orari che scandiscono la routine degli inquilini.
Con l’aumento dei dati a disposizione, aumenta anche la velocità di apprendimento della rete neurale. Dopo una prima fase di apprendimento, l’AI può decidere da sola quali dati sono utili e quali possono invece essere ignorati. Per far sì che l’AI impari in modo corretto e rapido, in caso di decisione giusta viene ricompensata con dei punti, proprio come un cagnolino che riceve un biscotto se si comporta bene.

Battesimo del fuoco superato

Una ricompensa la ricevono però anche gli inquilini della casa: una volta terminata la fase di apprendimento, il sistema dovrebbe permettere di risparmiare fino al 25 per cento di energia e, grazie al collegamento intelligente con la rete elettrica, gravare sul portafoglio solo durante gli orari in cui l’elettricità costa meno. L’AI non è però ancora pronta per essere lanciata sul mercato; una prima versione dovrebbe essere disponibile su licenza entro fine anno per gli esperti in automatizzazione delle case. Nel centro di ricerca NEST dell’Empa, l’AI ha già superato il battesimo del fuoco, spiega Svetozarevic. Ora si tratta di raccogliere un numero sufficiente di set di dati in modo che l’AI possa adattarsi a qualsiasi tipo di sistema installato nelle case.

Il bello, ci racconta il suo creatore, è che non è necessario chiamare un ingegnere per programmare il sistema: sa da solo quello che deve fare. «È come imparare a conoscere una nuova persona», spiega il ricercatore. Man mano che l’AI passa del tempo con gli inquilini impara a conoscerli sempre meglio.

 

Un cervello per la casa

L’AI di gestione dell’Empa suddivide l’energia elettrica in maniera ottimale. Non è necessario programmarla poiché apprende da sola quali sono le necessità degli inquilini e si adatta ai ritmi diurni e notturni. Per imparare, utilizza dati provenienti da diverse fonti e con l’aumento dei dati a disposizione, aumenta anche l’efficienza con cui viene distribuita l’elettricità.

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