AI e ambiente costruito: l’intelligenza artificiale può aiutarci a decarbonizzare il settore edile?

Intelligenza artificiale e settore edile non è certo il primo binomio a cui si pensa quando si parla di tecnologia e innovazione. Le applicazioni ad oggi più sviluppate di AI, effettivamente si trovano in altri settori, come nel medicale, nel marketing o nell’automazione industriale. Va detto, però, la tecnologia evolve velocemente ed è in grado di cambiare il modo di fare le cose in qualsiasi ambito, anche nel mondo delle costruzioni.

Che cos’è l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale profuma di futuro, ma la sua storia inizia a metà del secolo scorso con il lavoro di Alan Turing. L’evoluzione della tecnologia è stata notevole negli ultimi decenni e oggi, con intelligenza artificiale, si intende la capacità di una macchina di emulare alcune capacità tipiche umane, come il ragionamento, l’apprendimento e la comunicazione. Si tratta di un settore in continua crescita. Ad oggi persiste un forte divario, nell’utilizzo dei servizi di AI, tra le grandi aziende e le PMI che registrano una percentuale di adozione inferiore.

Grazie alle applicazioni di AI e Machine Learning, le macchine possono interagire con il contesto, imparare, ragionare e agire di conseguenza. Per fare alcuni esempi pratici di applicazioni, basti pensare alla manutenzione predittiva degli impianti nel mondo industriale, alla pianificazione ottimizzata dei percorsi in base al traffico, ai processi Marketing Automation o agli assistenti vocali, ormai presenti nella maggior parte delle case e degli smartphone degli italiani. La domanda a cui trovare risposta, quindi, è: in edilizia, che differenza può fare (e come) l’intelligenza artificiale?

Cosa può fare l’intelligenza artificiale nel settore edile

Ad oggi l’edilizia risulta essere tra i settori più sottosviluppati da un punto di vista digitale, ma se si pensa alle criticità del mondo delle costruzioni (come le modifiche alla pianificazione o la sicurezza in cantiere), è lecito chiedersi se la tecnologia potrebbe effettivamente cambiare le cose. Del resto, le applicazioni di intelligenza artificiale (e in generale delle nuove tecnologie) hanno generalmente lo scopo di migliorare e ottimizzare un’attività.

L’AI, ad esempio, può subentrare laddove ci siano operazioni molto ripetitive o che richiedono l’elaborazione di molti dati, offrendo soluzioni che l’uomo faticherebbe ad ottenere in tempi utili. Tornando all’edilizia, mentre forse è più complesso sperimentare ed investire per imprese di dimensioni ridotte, se si tratta di grandi opere, cantieri complessi, grosse imprese di costruzione, le possibilità di sperimentare non mancano.

Oltretutto, il mondo delle costruzioni si basa sull’acquisizione di un’infinità di informazioni, che però spesso sono conservate solo come conoscenze personali in modo non strutturato. Dati e informazioni dovrebbero invece essere digitalizzati, organizzati e messi a disposizione. Pensiamo banalmente a cosa succederebbe se tutte le informazioni principali sugli operatori edili, come esperienze in cantiere o specializzazioni, fossero registrate e, a seconda della tipologia di cantiere e delle necessità espresse, fosse un algoritmo a suggerirci quali fornitori scegliere.

L’AI per il rispetto degli obiettivi climatici

L’energia utilizzata per mantenere in funzione gli edifici ha contribuito nel 2022 al 26% alle emissioni globali di gas serra rilasciate nell’ambiente. I dati, riportati dall’Agenzia Internazionale per l’Energia (IEA), mostrano una fotografia chiara: il comparto edile deve accelerare il percorso verso la decarbonizzazione, diventando uno dei protagonisti attivi nella lotta al cambiamento climatico. 

Per raggiungere l’obiettivo Net Zero entro il 2050, è necessario che il consumo energetico per metro quadrato degli edifici diminuisca del 35% entro il 2030.

In questo scenario, l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale agisce come facilitatore del processo di decarbonizzazione offrendo strumenti innovativi per la progettazione, come ad esempio per ottimizzare il riscaldamento, il raffreddamento e la produzione di energia negli edifici.

Grazie all’analisi dei dati basata sull’AI, le aziende possono ora creare mappe energetiche dettagliate dei loro edifici, aggiornate in tempo reale. I progettisti hanno ora una visione chiara e dinamica del consumo energetico, in modo tale da anticipare i costi e simulare scenari futuri.

L’AI può ottimizzare i sistemi HVAC, riducendo il consumo energetico senza compromettere il comfort degli occupanti. Può anche gestire l’illuminazione in modo intelligente, accendendo e spegnendo le luci in base alla presenza delle persone e alla luce naturale disponibile.

Un approfondimento del World Economic Forum evidenzia come i moderni sistemi di costruzione comprendano una miriade di macchine fisiche e componenti digitali. Ogni spazio all’interno di un edificio ha bisogno di essere condizionato con precisione in base al suo utilizzo, minimizzando il consumo energetico. Questo compito, quasi impossibile da gestire manualmente, può essere affrontato efficacemente con soluzioni digital-first. Queste strategie, infatti, non solo accelerano e riducono i costi rispetto ai tradizionali retrofit ad alta intensità di capitale, ma ottimizzano anche il clima interno, migliorando la qualità della vita degli occupanti. Spazi più sani, sicuri, affidabili e resilienti aumentano la produttività degli occupanti, creando un ambiente più efficiente e soddisfacente.

L’importanza della raccolta dati

Come sottolinea Thomas Kiessling, Chief Technology Officer di Siemens Smart Infrastructure a Forbes, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare ulteriormente questo campo, a patto che venga alimentata con dati di qualità.

Tradizionalmente, i dati raccolti dagli edifici sono stati segregati in silos, impedendo una visione olistica delle prestazioni dell’edificio. L’intelligenza artificiale ha un notevole potenziale per ridurre le emissioni degli edifici, ma occorre alimentarla con dati “di qualità”. Secondo Kiessling, solo una percentuale compresa tra il 10% e il 15% degli edifici è dotata delle attrezzature o dei sistemi necessari per raccogliere i dati indispensabili al supporto dell’intelligenza artificiale.

Per sfruttare appieno l’AI nella decarbonizzazione degli edifici, è essenziale dunque comprendere a fondo i dati. Questi possono provenire da diversi sistemi come HVAC, illuminazione, controllo degli accessi, pannelli solari. Questi sistemi, spesso progettati senza comunicare tra loro, possono ora essere integrati grazie a piattaforme dati avanzate.

Con l’accesso a dati provenienti da una varietà di sensori, l’AI può iniziare a fornire una visione complessiva delle prestazioni, dell’utilizzo delle risorse e dell’impatto ambientale degli edifici. In tal maniera è possibile identificare prontamente le inefficienze che sarebbero altrimenti invisibili.

Il report McKinsey: l’intelligenza artificiale rende più rapida, semplice e vantaggiosa la decarbonizzazione del settore immobiliare

Secondo i dati elaborati da McKinsey, il settore immobiliare contribuisce a circa il 40% delle emissioni globali, con il 28% proveniente da operazioni di costruzione e il 12% da carbonio incorporato. Per mantenere il riscaldamento globale entro circa 1,5°C e raggiungere un parco edilizio a zero emissioni nette di carbonio entro il 2050, l’IEA stima che le emissioni dirette degli edifici dovranno essere ridotte del 50% entro il 2030. Al contrario, non sarà possibile raggiungere il goal stabilito.

Per i ricercatori di McKinsey, la tecnologia per sostituire l’uso di combustibili fossili e migliorare l’efficienza energetica esiste già, ed è applicabile nella maggior parte degli edifici globali. Se le aziende adottano gli approcci più efficienti, una quota significativa di edifici può essere decarbonizzata con dati finanziari neutrali o positivi. In questo scenario l’AI gioca un ruolo rilevante nel monitorare e ottimizzare il consumo energetico, prevedere la manutenzione e migliorare la gestione delle risorse, consentendo una transizione più rapida ed efficace verso edifici a emissioni zero.

L’implementazione dell’efficienza energetica e dell’elettrificazione, combinata con l’ottimizzazione dell’approvvigionamento di energia rinnovabile a livello di asset immobiliare rappresenta una strategia vincente per i proprietari e gli occupanti degli edifici.

Il documento sottolinea come le misure per decarbonizzare gli edifici consentano di recuperare gli investimenti e allo stesso tempo di ottimizzare i costi di capitale ed evitare sanzioni normative. L’intelligenza artificiale, grazie all’analisi predittiva dei dati energetici e ad una gestione ottimale delle risorse, permette una decarbonizzazione più efficiente e meno dispendiosa. In questo modo, il settore immobiliare può non solo contribuire alla sostenibilità ambientale, ma anche ottenere significativi vantaggi economici.

Decarbonizzare gli edifici: i 7 elementi chiave da ottimizzare con l’AI

Per McKinsey, un approccio efficace deve integrare diversi elementi chiave per massimizzare l’impatto e ottimizzare l’efficienza finanziaria attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale.

Pianificazione coordinata (Portfolio lens to net zero)

Contrariamente ai tradizionali approcci frammentati, un piano ottimale di decarbonizzazione richiede una strategia coordinata per l’intero asset di edifici. Ciò significa utilizzare appalti congiunti e un sequenziamento strategico delle azioni, invece di concentrarsi solo su edifici selezionati in base alle emissioni o alle normative locali esistenti.

Piani specifici per asset (Asset-specific plans)

Ogni architettura ha caratteristiche uniche che influenzano il suo percorso verso la decarbonizzazione. Per questo motivo è importante sviluppare piani dettagliati che considerino il punto di partenza specifico di ogni edificio, le condizioni locali (clima, geologia, radiazione solare), e le strategie patrimoniali.

Il percorso completo verso l’obiettivo Net Zero (A full pathway to net zero)

Evitare soluzioni parziali a breve termine è fondamentale. I piani delle imprese del comparto immobiliare dovrebbero mirare al raggiungimento del Net Zero, non limitandosi a miglioramenti dell’efficienza energetica a breve termine. Tale approccio previene investimenti duplicati e ottimizza i costi nel tempo.

Integrazione degli ambiti (Linked Scope 1 and 2 plans)

L’efficienza energetica e l’elettrificazione devono essere integrate in modo sinergico. Separarle può rallentare l’adozione di energie rinnovabili e aumentare i costi. Sfruttare le interdipendenze tra queste aree può migliorare l’efficienza complessiva del processo di decarbonizzazione.

Step attuabili e specifici (Actionable steps)

Ogni piano deve includere passaggi chiari e pratici che i facility manager possano implementare rapidamente. Secondo McKinsey ciò potrebbe includere l’adozione di tecnologie come pompe di calore e sistemi solari, oltre a procedure per gestire situazioni climatiche estreme.

Pianificazione quantificata (Quantified plans)

I piani di decarbonizzazione devono essere sufficientemente dettagliati per facilitare il lavoro della pianificazione finanziaria. È essenziale comprendere i costi e i benefici associati al raggiungimento degli obiettivi net zero per ottimizzare gli investimenti di capitale e i costi operativi.

Processo Decisionale Orientato al Net-Zero (Net-zero-oriented decision making)

Le imprese possono integrare i piani di decarbonizzazione nelle operazioni organizzative adeguando processi, incentivi e strutture di governance. Per questo occorre aggiornare i processi di pianificazione del capitale, creare fondi dedicati e integrare l’analisi di decarbonizzazione nelle acquisizioni di nuovi asset.

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08/02/2022

Alcuni esempi di IA in edilizia: progettazione e pianificazione dei lavori

Per valutare le possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale in edilizia si parte ragionando su come risolvere alcune delle principali problematiche che si devono regolarmente affrontare nel processo di costruzione di un edificio.

a cura di Gaia Mussi

Innanzitutto, la progettazione e la successiva pianificazione di una costruzione sono esposti a infiniti possibili scenari di imprevisti e cambiamenti difficilmente prevedibili. Non è un caso che la maggior parte delle volte i tempi e i costi non siano esattamente quelli preventivati inizialmente.

Grazie all’analisi dei dati, alla raccolta degli eventi storici in situazioni simili e ad opportune elaborazioni, l’AI potrebbe simulare e aggiornare costantemente diversi scenari, facilitando la pianificazione e la rimodulazione delle attività in corso d’opera e aggiornando costantemente la stima dei costi. L’Intelligenza Artificiale, in questo modo, diventa anche un supporto importante per le scelte che è necessario prendere in corso d’opera. In questo senso, la relazione dell’AI con le tecnologie già in uso, come il BIM, è fondamentale. Grazie ad esso, infatti, si digitalizza il modello dell’edificio e si raccolgono grandi quantità di dati, utili per analisi ed elaborazioni di varia natura.

Aumentare la sicurezza in cantiere

Il tema degli incidenti sul lavoro nel mondo edile è sicuramente di grande attualità e, proprio per questo l’applicazione dell’AI per aumentare la sicurezza è molto interessante. Analizzare gli incidenti, il contesto in cui si verificano, le loro cause, ad esempio, è utile a favorire la prevenzione.

Allo stesso modo, è possibile usare robot e droni per compiere alcune operazioni più rischiose per l’uomo. La manutenzione predittiva, poi, è sicuramente fondamentale anche sulle macchine da cantiere, assicurando sempre che siano utilizzate nelle migliori e più sicure condizioni possibili.

Infine, grazie al riconoscimento per immagini, il cantiere può essere costantemente monitorato ad esempio intercettando comportamenti pericolosi, pratiche scorrette o lavoratori senza DPI ed emanando appositi allarmi e avvisi.

Oltretutto, la raccolta di immagini e la loro analisi con la relativa estrazione di dati e informazioni, può aiutare moltissimo anche a ridurre e semplificare le check list di controllo in cantiere, spesso molto lunghe e difficili da gestire con una certa regolarità.

L’Intelligenza artificiale per aumentare la sostenibilità

Anche la sostenibilità può essere aumentata grazie all’intelligenza artificiale, sia in fase di progettazione, che poi di gestione del cantiere e di utilizzo dell’edificio.

Per quanto riguarda la progettazione, ci si ricollega al paragrafo dedicato alla pianificazione, per cui l’AI può valutare e simulare differenti ipotesi e scenari, in questo caso misurando il livello globale di sostenibilità raggiungibile grazie alla moltitudine di elementi che compongono il progetto. Questo può aiutare nella scelta dei materiali, della tecnologia costruttiva, degli impianti e così via.

Per assicurare che il cantiere sia sostenibile, poi, è necessario fare attente valutazioni sul consumo di risorse, come l’acqua, sulla gestione dei rifiuti, sulla produzione di polveri e così via. L’Intelligenza Artificiale da un lato può, come per la progettazione, simulare differenti scenari, ad esempio conteggiando le emissioni di CO2 connesse a differenti soluzioni introdotte, dall’altro, come per la sicurezza, può monitorare costantemente il cantiere e rilevare anomalie.

Infine, abbinando AI e Smart Building, anche la gestione dell’edificio può essere più sostenibile. In questo caso gli esempi già applicati sono diversi, basti pensare alla regolazione dei parametri ambientali in base alle abitudini degli utenti e ai fattori esterni rilevati, come la temperatura o la luce.

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