Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale alimenta l’aumento dei prezzi dell’energia
La crescente domanda di Intelligenza Artificiale ha fatto aumentare i costi dell’elettricità negli Stati Uniti. Lo riporta il Financial Times, citando PJM, il più grande gestore di rete del Paese. L’impennata è in contrasto con l’impegno del presidente Donald Trump di fornire energia più accessibile alle famiglie americane.
Il consumo di energia è spinto al rialzo dai data center AI ad alto consumo energetico, soprattutto nel «corridoio dei data center» della Virginia. In particolare, la domanda di elaborazione basata sull’intelligenza artificiale è esplosa da quando ChatGPT è diventato un nome familiare, esercitando una pressione crescente sulla rete. Gli esperti affermano che il boom, insieme ai ritardi nei nuovi progetti energetici e alla chiusura di impianti più vecchi, sta costringendo le aziende di servizi pubblici a investire massicciamente nelle infrastrutture.
La rete PJM, che serve 65 milioni di persone in 13 stati e Washington DC, ha dichiarato martedì che pagherà ai produttori di energia 16,1 miliardi di dollari per soddisfare la domanda prevista tra la metà del 2026 e la metà del 2027, con un aumento del 10% rispetto allo scorso anno. Si prevede che i clienti vedranno aumentare le bollette fino al 5%.
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La pressione è un duro colpo per la promessa ripetuta di Trump di dimezzare le bollette energetiche domestiche. I dati del dipartimento del Lavoro mostrano che i prezzi dell’elettricità sono aumentati del 5,6% nell’ultimo anno, mentre l’inflazione complessiva si è attestata al 2,7%.
«È spiacevole per i contribuenti», ha detto al FT Timothy Fox di ClearView Energy Partners, aggiungendo che «i prezzi d’asta più alti si tradurranno in bollette più salate per i clienti».
PJM ha introdotto un tetto massimo dopo l’impennata dei prezzi dell’800% dello scorso anno. L’asta stabilisce i pagamenti ai produttori per la fornitura di energia durante i picchi di domanda, contribuendo a evitare blackout. Tuttavia, il risultato di quest’anno si è comunque attestato vicino al tetto massimo, superando i 329 dollari per megawatt al giorno.
L’aumento dei costi si aggiunge alla pressione inflazionistica derivante dalle politiche dello stesso Trump, tra cui i dazi globali e il suo cosiddetto disegno di legge sulle infrastrutture «grandi e belle», che hanno aggravato il peso sulle famiglie americane.
Gli analisti avvertono che la crisi energetica si intensificherà. PJM prevede un aumento della domanda di 32 gigawatt entro il 2030, quasi interamente proveniente dai data center. Giganti della tecnologia come Amazon stanno già setacciando la rete alla ricerca di capacità extra, contribuendo a far salire ulteriormente i prezzi.
Come riportato da Renovatio 21, i grandi gruppi informatici si stanno muovendo verso l’energia atomica per alimentare i data center IA: lo scorso 14 ottobre Google ha firmato un contratto con Kairos Power per costruire sette reattori nucleari Small Modular Reactors (SMR).
Come riportato da Renovatio 21, la Microsoft di Bill Gates sarebbe dietro l’inaspettata riapertura della centrale atomica di Three Miles Island, il luogo del peggior incidente ad un reattore nella storia degli Stati Uniti, che sembrava essere stata chiusa definitivamente nel 2019.
Un rapporto del Berkeley Lab uscito a gennaio che analizza la domanda di elettricità dei data center, prevede che questa stia esplodendo da un già elevato 4,4% di tutto il consumo di elettricità in ambito statunitense, a un possibile 12% di consumo di elettricità in poco più di tre anni, entro il 2028.
Della questione dei data center sempre più energivori, e della loro ramificazione geopolitica, ha parlato con una certa lungimiranza anche il ministro della Difesa italiano Guido Crosetto in un incontro con la stampa a margine di un recente summit NATO a Napoli.
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Intelligenza Artificiale
AI identifica dove si nascondono gli esopianeti che potrebbero ospitare la vita
Alcuni ricercatori svizzeri hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale per scoprire mondi potenzialmente abitabili. Lo riporta Futurism.
Come dettagliato in uno studio pubblicato sulla rivista Astronomy and & Astrophysics, l’algoritmo di apprendimento automatico ha identificato quarantaquattro sistemi stellari che potrebbero ospitare esopianeti simili alla Terra.
Non ci sono conferme certe sull’esistenza di pianeti simili alla Terra, ma la strada agli astronomi per studiare queste regioni stellari è oramai tracciata. Nelle simulazioni, il modello ha raggiunto un valore di precisione impressionante, fino a 0,99, il che significa che il 99% dei sistemi identificati possiede almeno un pianeta simile alla Terra.
«È uno dei pochi modelli al mondo con questo livello di complessità e profondità, che consente studi predittivi come il nostro», ha dichiarato il coautore Dr. Yann Alibert, condirettore del Centro per lo Spazio e l’Abitabilità dell’Università di Berna, citato da Forbes. «Questo rappresenta un passo significativo nella ricerca di pianeti con condizioni favorevoli alla vita e, in definitiva, nella ricerca della vita nell’universo».
Gli esopianeti sono notoriamente difficili da individuare, perché sono minuscoli rispetto alle stelle e producono poca luce propria. Finora, gli scienziati hanno confermato l’esistenza di poco più di 5.800 pianeti al di fuori del nostro sistema solare, e i dati che abbiamo sulla maggior parte di essi sono scarsi.
Ciò non fornisce molto materiale su cui addestrare un algoritmo di ricerca di pattern – che richiede enormi insiemi di dati – ma gli astronomi hanno alimentato il loro modello con sistemi planetari sintetici generati con il Modello di Berna per la Formazione e l’Evoluzione dei Pianeti, che simula in modo esaustivo lo sviluppo di pianeti ipotetici fin dalla loro origine da un disco protoplanetario.
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«Il modello di Berna è uno dei pochi modelli al mondo che offre una tale ricchezza di processi fisici interconnessi e consente di realizzare uno studio come quello attuale», ha affermato Alibert in una dichiarazione relativa alla ricerca.
Durante questi test, i ricercatori hanno stabilito che il modello di intelligenza artificiale ha rivelato che gli indicatori più significativi di un pianeta simile alla Terra potrebbero essere individuati nel pianeta più interno rilevabile del sistema, in particolare nella sua massa e nel suo periodo orbitale.
A partire da questi dati, il team ha applicato l’algoritmo di apprendimento automatico a un campione di quasi 1.600 sistemi con almeno un pianeta conosciuto e una stella di tipo G, K o M, dove le stelle di tipo G sono simili al Sole e le restanti due classificazioni descrivono stelle più piccole e fredde. Ciò ha rivelato che quasi una quarantina di questi sistemi probabilmente ospitano un mondo simile alla Terra.
Ma il modello non è infallibile. Non ha riprodotto alcune caratteristiche dei sistemi stellari osservate dagli astronomi, come la forte correlazione tra le cosiddette Super Terre e i Giove freddi, che spesso appaiono insieme attorno a stelle simili al Sole. Inoltre, i pianeti sintetici tendono a trovarsi più vicini alle loro stelle rispetto a quelli reali.
La ricerca è in continuo movimento e in continua esplorazione e solo il tempo, forse non ancora quantificabile, potrà darci risposte più precise alla nostre domande e alle tante incognite che nasconde l’universo.
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