L'albero della storia è sempre verde

L'albero della storia è sempre verde

"Teniamo ben ferma la comprensione del fatto che, di regola, le classi dominanti vincono sempre perché sempre in possesso della comprensione della totalità concettuale della riproduzione sociale, e le classi dominate perdono sempre per la loro stupidità strategica, dovuta all’impossibilità materiale di accedere a questa comprensione intellettuale. Nella storia universale comparata non vi sono assolutamente eccezioni. La prima e l’unica eccezione è il 1917 russo. Per questo, sul piano storico-mondiale, Lenin è molto più grande di Marx. Marx è soltanto il coronamento del grande pensiero idealistico ed umanistico tedesco, ed il fondatore del metodo della comprensione della storia attraverso i modi di produzione. Ma Lenin è molto di più. Lenin è il primo esempio storico in assoluto in cui le classi dominate, sia pure purtroppo soltanto per pochi decenni, hanno potuto vincere contro le classi dominanti. Bisogna dunque studiare con attenzione sia le ragioni della vittoria che le ragioni della sconfitta. Ma esse stanno in un solo complesso di problemi, la natura del partito comunista ed il suo rovesciamento posteriore classistico, individualistico e soprattutto anti- comunitario" Costanzo Preve da "Il modo di produzione comunitario. Il problema del comunismo rimesso sui piedi"

mercoledì 23 febbraio 2022

Energia pulita - eolico offshore su piattaforme ancora meglio

La rivoluzione dell'intelligenza artificiale per l'eolico!

La recente crisi energetica, insieme alla crisi ambientale, obbligano a rivolgere il proprio sguardo alle energie rinnovabili e ad impatto zero.

Molte di queste energie ad oggi, nonostante siano già parte importante dell'energia totale prodotta, non hanno ancora un'efficienza tale da essere convenienti a livello economico rispetto a quelle fossili.

Google si è imposta di invertire questo fatto utilizzando l'intelligenza artificiale per l'eolico! Attraverso le proprie tecnologie infatti, sarà possibile prevedere in modo più efficiente la produzione di energia derivante dal vento e immagazzinarla di conseguenza nei momenti corretti.

L'energia eolica

Ad oggi l'eolico è una delle energie rinnovabili più utilizzati al mondo, per i numerosi benefici che apporta e per la capacità di convertire un'energia naturale complessa come il vento in elettricità.

I vantaggi di questa fonte sono numerosi e innegabili: non si produce nessuna emissione, non vengono compromessi o inquinati gli elementi naturali e i costi di gestione sono molto bassi, essendo già una tecnologia matura.

Nonostante ciò, spesso è soggetta a polemiche perché rovina in alcuni casi la bellezza naturale e ancora oggi le pale sono rumorose. Un problema aggiuntivo sono i costi di investimento iniziale che, seppur siano in riduzione, sono elevati.

Crescita della produzione eolica

L'aumento del prezzo del gas e dell'energia elettrica causati dalle tensioni tra Russia e Ucraina, obbligano gli altri paesi a ritenere più vantaggiose le energie rinnovabili per ridurre il consumo medio di gas. Inoltre il prezzo delle turbine eoliche si sta riducendo sensibilmente e potrebbe farlo ancora grazie agli incentivi ecologici che ogni paese sta implementando.

Anche l'Italia sta accelerando sull'energia eolica e anche grazie a questa, il 2020 è stato il primo anno in cui nel nostro paese l'energia elettrica prodotta da fonti rinnovabili supera quella di origine fossile.

L'intelligenza artificiale applicata all'eolico

Il vero problema dell'eolico è però che è imprevedibile. I venti sono un elemento che raramente è costante per lunghi periodi di tempo ed ovviamente ciò impedisce che le turbine possano lavorare alla massima capacità sempre. Perciò è necessario che questa energia venga immagazzinata e distribuita in un secondo momento quando richiesta.

Google e DeepMind, le aziende di proprietà del gruppo Alphabet, vogliono quindi creare un sistema che sfrutta l'intelligenza artificiale in grado di prevedere il comportamento del vento con largo anticipo per gestire al meglio l'energia immagazzinata.

Questo sistema di machine learning potrebbe definire un sistema in grado di prevedere con 36 ore di anticipo quanta energia elettrica verrà prodotta. Data la produzione, il sistema è in grado anche di capire quando è meglio erogare l'energia prodotta alla linea generale.

Questo sistema non andrà a produrre più energia elettrica, ma rendendola più prevedibile e programmabile, diventa più facile gestire i picchi di richiesta elettrica durante la giornata.

L'algoritmo è ancora in fase di sperimentazione e per natura richiede un periodo di machine learning in cui il sistema diventa più "intelligente". Secondo i dati ufficiali però dovrebbe garantire un aumento del valore dell'energia eolica di circa il 20% rispetto allo scenario classico. Per il momento questo sistema è già stato adottato da alcuni parchi eolici negli USA, però la volontà del colosso della Silicon Valley è quello di estenderlo a tutti i parchi eolici mondiali.

Questo sistema potrà successivamente essere usato anche per definire i migliori luoghi per installare i nuovi parchi eolici, per rendere più convenienti gli investimenti iniziali e aumentare l'utilizzo.

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