Come fa un algoritmo a ridurre le emissioni delle acciaierie 

Quando parliamo, o sentiamo parlare di “Intelligenza artificiale”, la prima immagine che ci viene alla mente è quella che richiama scene di film in cui, macchine dalle sembianze più o meno umane, affiancano gli uomini e li aiutano nelle loro esigenze quotidiane. La realtà però è ben diversa dalla fantasia dei registi e degli sceneggiatori di Hollywood e l’Intelligenza artificiale è qualcosa di molto diverso da ciò che abbiamo imparato a vedere sul grande schermo.

Software che imparano dai segnali raccolti

Dal punto di vista scientifico, in realtà, con il termine di “intelligenza artificiale”, viene definita una amplissima categoria di metodologie e tecniche di calcolo. Si tratta di software, di programmi e non di macchine, che imitano le capacità dei sistemi biologici di apprendere dall’esperienza e di reagire agli stimoli ambientali. In altri termini imparano dagli errori, dai segnali che raccolgono e sono in grado di evolvere e per di più, lo fanno con il minimo sforzo possibile. A mano a mano che sono sviluppate le tecnologie informatiche, questi sistemi hanno visto crescere esponenzialmente le proprie potenzialità e trovano applicazioni sempre più ampie nei contesti industriali più disparati.

La ricerca di Pisa sugli eco-algoritmi

Presso l’Istituto di Tecnologie della Comunicazione dell'Informazione e della Percezione (TeCIP) della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, i ricercatori dell’”Information and Communication Technologies for Complex Industrial Systems and Processes Center”  (ICT-COISP) (Centro per le tecnologie dell’informazione e dei processi e dei sistemi industriali, ndr) ne fanno ampio uso per la gestione avanzata di sistemi di generazione e distribuzione dell’energia. Soprattutto in campo siderurgico.

Il centro coordina infatti il progetto Europeo dal titolo “Optimization of the management of the process gases network within the integrated steelworks” (acronimo GASNET, e in italiano il nome del progetto suona piu’ o meno come “Ottimizzazione della gestione delle reti e dei processi gassosi nelle acciaierie”).
 

In questo modo si riesce a combinare insieme le esigenze economiche (contenere i costi), con quelle ecologiche (ridurre gli sprechi e le emissioni) rendendo più competitive e meno inquinanti le grandi industrie che producono acciaio da ciclo integrale. Per riuscire a raggiungere questo obiettivo, si fa un uso importante e massivo di tecniche di Intelligenza Artificiale, quali reti neurali ed algoritmi evolutivi. Sistemi che ci permettono di rappresentare i processi di generazione e consumo dei gas e di ottimizzarne la rete di distribuzione.  

I ricercatori di questo istituto della Scuola Sant’Anna di Pisa sono da tempo impegnati in questo filone di ricerca. In un precedente progetto hanno sviluppato e validato su un caso studio reale inerente un impianto siderurgico toscano un sistema di supporto alle decisioni per gli operatori impegnati nella gestione di reti gas.

Come si comportano gli algoritmi con le emissioni

Il sistema include una strategia di ottimizzazione basata su algoritmi genetici che si sono dimostrati essere in grado di ridurre le emissioni di CO2 di circa il 3 per cento incrementando simultaneamente il ritorno economico derivante dallo sfruttamento dei gas di circa il 17 per cento. Successivamente hanno esteso l’applicazione di questo tipo di algoritmi alla ottimizzazione della struttura delle reti. Tutto per cercare di capire se il risultato ottenuto si può ulteriormente migliorare includendo nuove condutture o rimuovendo alcune di quelle esistenti. Il progetto GASNET è “figlio” di questi studi ed ambisce ad estenderli stabilendo un legame più stretto fra la gestione della rete gas e il controllo dei processi produttivi.

Questa tematica si inserisce in una linea di ricerca ormai consolidata all'interno dell'Istituto TeCIP, dove ICT-COISP è impegnato in prima linea nella applicazione dell’Intelligenza Artificiale per lo sviluppo di modelli predittivi e di strategie di controllo per macchinari ed impianti per la generazione di energia, anche da fonti rinnovabile, e per i sistemi di gestione e distribuzione dell’energia stessa. Grandi aziende, leader in importanti settori quali quelli energetico e quello dell’Oil&Gas, collaborano a questi progetti. L’intelligenza artificiale è dunque strumento pervasivo e basilare per accrescere la competitività delle aziende, supportando uno sfruttamento efficiente delle risorse, con benefici per l’ambiente e la comunità.