L’intelligenza artificiale e la blockchain sono due delle innovazioni tecnologiche su cui i ricercatori di tutto il mondo stanno lavorando di più. Il motivo? Le loro potenziali capacità di rivoluzionare il nostro futuro. L’integrazione tra queste due tecnologie non è solo possibile, ma anche auspicabile. Per accrescere le proprie performance, l’intelligenza artificiale necessita di un’enorme mole di informazioni e la catena di blocchi, in tal senso, rappresenta una delle più promettenti fonti di dati esistenti.
In un recente articolo, uno dei maggiori esperti di neuroscienze al mondo, Orlovsky Maxim, ha sottolineato come “la blockchain sarà per l’intelligenza artificiale quello che il linguaggio scritto ha significato per la mente umana”. La catena quindi si configura come un immenso libro mastro decentralizzato dove software capaci di autoapprendimento potranno attingere informazioni fondamentali per migliorare le proprie capacità di ragionamento. La blockchain, a sua volta, potrà sfruttare le potenzialità di applicativi sempre più intelligenti per incrementare la rapidità, la qualità e la sicurezza delle transazioni.
Uno degli esempi più interessanti di come queste due tecnologie possano coesistere e integrarsi è quello rappresentato dal settore energetico. I gestori delle reti sono ormai da tempo a lavoro sull’implementazione di sistemi intelligenti e sulla sostituzione dei vecchi contatori con impianti di nuova generazione connessi alla rete. Gli smart meter dotati di intelligenza artificiale non si limiteranno a calcolare i consumi energetici e l’eventuale autoproduzione, ma dialogheranno con tutti i dispositivi connessi alla rete, siano essi produttori o consumatori di energia.
Le nostre case, come pure i nostri uffici, si stanno riempiendo di macchine intelligenti che, oltre a svolgere la propria funzione primaria, sono in grado di generare un’enorme mole di informazioni utilissime per alimentare algoritmi predittivi. In pratica, si tratta di un processo che utilizza i dati provenienti da serie storiche insieme ad analisi, statistiche e tecniche di machine learning per creare un modello in grado di prevedere gli eventi futuri. Nel campo dell’energia, ad esempio, con un’analisi dei consumi si potranno prevedere le abitudini di ciascun utente e quindi produrre e allocare l’energia in maniera puntuale ed efficiente.
I nuovi rilevatori ci stanno quindi portando verso una nuova dimensione di efficienza energetica che permetterà, tramite lo sfruttamento dei big data, di ridurre al minimo gli sprechi e di ridurre di conseguenza i costi per gli utenti e l’impatto ambientale. Questi dati, oltre a favorire i consumatori, permetteranno alle grandi aziende del settore di regolare la produzione in modo tale da prevedere i picchi della domanda e scongiurare possibili rischi di collasso della rete.
