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dei dati tramite “GPU” (Graphics Pro- possono intraprendere e le indirizza
cessing Unit) e “CPU” (Central Proces- verso un focus su soluzioni di alta
sing Unit), al fine di consentire agli algo- qualità. La complessità ingegneristica,
ritmi di IA di effettuare stime e previsioni richiesta per sviluppare soluzioni, si-
importanti da questi dati raccolti. gnifica che spesso gli approcci IA de-
In sintesi, i sensori IoT sono connessi vono essere implementati in situazioni
via Internet a macchine e apparecchia- altamente sofisticate, con molteplici va-
ture per la generazione istantanea di riabili in gioco. Inoltre, i dati disponibili
dati, causa della presenza di vecchie sono spesso molto preziosi dal punto
infrastrutture nel settore impiantistico- di vista commerciale, quindi gli incentivi
industriale, i dispositivi IoT raccolgono a condividerli in tutto il settore possono
dati anche da sistemi quali “SCADA” essere bassi. Considerando tutti questi
(Supervisory Control and Data Acqui- fattori, non sorprende che il numero di
sition). Questi flussi di dati alimentano attività per le quali l’IA sarà altamente
sistemi di Big Data. efficace sia relativamente basso rispet-
I Big Data sono definiti “un insieme di to ad altri settori. Tuttavia, quando l’IA
dati con grande varietà che arrivano viene applicata alle aree appropriate, è
in volumi crescenti e con velocità cre- probabile che il suo impatto sia consi-
scente, alimentati da diverse fonti di derevole. Il livello di avanzamento delle
dati”. Una volta che i dati strutturati (DS) soluzioni AI, spaziando dalla non appli-
e non strutturati (DNS) sono integrati e cabilità al livello di prodotto o servizio
archiviati dai Big data, possono essere commerciale.
analizzati per ottenere informazioni rile- La maggior parte delle applicazioni
vanti. sono a lungo termine perché ancora
Con il Cloud Computing, è possibile in fase di ricerca e sviluppo, e di con-
aumentare la capacità di un server ag- seguenza potrebbero non produrre un
giungendo risorse hardware man mano ritorno sull’investimento (ROI) tangibile
che aumentano i requisiti di elaborazio- nel prossimo futuro. Pertanto, que-
ne. sto tipo di investimento nello sviluppo
L’IA quindi viene poi usata nel suo dell’IA viene solitamente effettuato solo
complesso per rivelare correlazioni na- dai grandi nomi del settore con mag-
scoste nei set di dati e rilevare model- giore capitale finanziario.
li di dati anomali, che daranno il via a Tra le sfide legate all’implementazione
modelli predittivi da utilizzare per scopi delle nuove tecnologie IA sono di fatto
come Manutenzione Predittiva e Integri- quattro fattori da tener presente e mi-
tà Asset. tigare la dove possibile.
Un’altra tecnologia digitale che può es- Il principale è il bilanciamento degli
sere associata all’IA è il “Digital Twin” investimenti tra sviluppo interno, for-
(DT). Se combinata con i sensori IoT nitori di servizi e acquisizioni. C’è la dif-
è in grado di monitorare lo stato delle ficoltà di stare al passo con le tendenze
risorse 24 ore su 24, 7 giorni su 7 in tecnologiche e decidere se sia più con-
tempo reale. Incorporando algoritmi di veniente sviluppare soluzioni IA interna-
IA in DT, qualsiasi Asset (da un Impianto mente o semplicemente acquistarle. La
di generazione, a una Nave, a un Rig di risposta sta nel costruire partnership.
perforazione) si potrà adattare alle rea- Nel breve termine le aziende energeti-
li situazioni indotte da variabili esterne che e impiantistiche dovrebbero unire le
per essere sempre al massimo dell’ef- forze con aziende che hanno un’eleva-
ficienza. ta esperienza in materia. Fondamentale
Una realtà che il nostro settore non sarà capire quali risorse saranno man-
ha ancora raggiunto appieno perché tenute nell’organizzazione e quali risor-
siamo uno tra i più lenti ad adottare le se saranno invece esternalizzate. Sicu-
soluzioni digitali. Tuttavia, questo para- ramente chi ha un settore IT orientato a
digma sta cambiando. servizi strutturati e industrializzato sarà
avvantaggiato.
Le sfide per l’implementazione del- Il secondo è la qualità dei dati, cioè
la IA nel settore Energetico Impian- in fase di implementazione di progetti
tistico IA si tende a raccogliere solo dati da
Infatti, a differenza delle aziende IT, dove “progetti buoni” o “dai buoni risultati”.
il fallimento rapido è spesso il mantra Ma l’IA amplificherà i risultati, e base-
per ottimizzare i modelli computazio- rà l’apprendimento solo su questi, che
nali e ottenere risultati migliori, il costo genereranno risultati e raccomandazio-
del fallimento per il nostro settore è ni distorti. Per mitigare questo rischio,
molto significativo. Ciò limita la quantità si deve alimentare con dati realistici.
di sperimentazione che le aziende Questo farà in modo che sarà possibile

Impiantistica Italiana - Gennaio-Febbraio 2023 11