Il settore che più si preoccupa della domanda elettrica dell’IA ora usa a sua volta l’IA per affrontarla. Il 22 ottobre Utility Dive ha riferito che le utility stanno introducendo strumenti di IA nella pianificazione e nella manutenzione della rete mentre si accumulano le richieste di connessione dei data center, per lo più come aiuti mirati per i loro ingegneri e non come sistemi che comandano qualcosa di fisico.
Dove è già in uso
L’esempio più chiaro dell’articolo viene da Portland General Electric. Con GridCARE, che modella la domanda ora per ora per trovare capacità libera, la utility ha individuato oltre 80 MW da offrire a connessioni di data center con anni di anticipo rispetto al previsto, secondo GridCARE. Gli altri impieghi citati sono previsione del carico, gestione della vegetazione, ricerca documentale, rilevamento di anomalie e automazione dei flussi di lavoro.
Un sondaggio di National Grid Partners, il braccio di venture capital di National Grid, tra utility di Stati Uniti, Regno Unito ed Europa dà i numeri della tendenza, come riportato da Utility Dive:
- circa l’80 % dei dirigenti ha dichiarato che la propria azienda ha implementato completamente almeno un’applicazione di IA per la pianificazione dei grandi utenti;
- l’87 % ritiene che regole e procedure tariffarie superate frenino il ritorno degli investimenti in IA e innovazione;
- l’83 % afferma che il costo delle infrastrutture per i data center IA arriva in bolletta ai clienti domestici.
Secondo lo stesso sondaggio, i profili più difficili da trovare sono esperti di settore che conoscono anche l’IA, data engineer e ingegneri di machine learning.
Perché nessuno lascia al modello gli interruttori
Gli intervistati sono stati prudenti. Pradeep Tagare, presidente ad interim di National Grid Partners, ha detto che i progetti che funzionano sono strumenti costruiti per una sola funzione e che l’IA agentica che agisce su impianti fisici non è ancora diffusa. Altri hanno avvertito che molte dimostrazioni funzionano solo in condizioni controllate, che la maggior parte delle utility non saprebbe ricostruire cosa un sistema di IA ha letto e perché ha deciso così, e che i loro archivi spesso non corrispondono a ciò che è davvero installato: qualsiasi automazione costruita sopra ripete l’errore, solo più in fretta.
Anche i regolatori cominciano a fare domande. New York ha chiesto alle proprie utility di presentare un inventario dell’uso dell’IA, il procuratore generale e la rappresentante dei consumatori del Connecticut hanno chiesto il 13 ottobre un esame analogo, e un rapporto dello staff della FERC sugli audit di cybersicurezza di quest’anno segnala un uso crescente di strumenti di IA e i relativi rischi nel controllo degli accessi.
Risposte più rapide, stesse autorizzazioni
Per chi sviluppa un data center, previsioni migliori da parte della utility potrebbero significare una risposta più rapida e più onesta alla prima domanda di ogni progetto: quanta potenza e quando. Il resto rimane. Se all’inizio la rete può fornire solo parte del carico, il divario viene spesso coperto con generazione temporanea o in sito, e l’impianto di emergenza ha sempre bisogno della sua autorizzazione alle emissioni, del suo piano carburante e del suo programma di prove, per quanto intelligente sia diventato il software della utility.
Una previsione vale inoltre quanto il dato di carico che riceve. Chi presenta alla utility una richiesta gonfiata per tenersi il posto in coda rende gli strumenti di pianificazione meno utili per tutti, compreso il proprio progetto.
Fonti: Utility Dive, National Grid Partners