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.
