Come Enel sta sperimentando il quantum computing

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Sala controllo Enel

A Lecce, dove il barocco ha un tratto esuberante e sfacciato, Enel sta sperimentando il quantum computing per migliorare l’efficienza delle squadre di lavoro della distribuzione elettrica. Tecnici, operai e specialisti ogni giorno consultano sullo smartphone gli impegni, gli orari e i luoghi di intervento suggeriti da un’intelligenza artificiale. Al netto degli avvicendamenti tecnologici, come spiega a Wired Fabio Veronese, head of global infrastructure & networks digital hub di Enel, “dal 2006 impieghiamo un algoritmo genetico sviluppato con l’università di Udine per stabilire la programmazione dei lavori, ma ora siamo a una svolta grazie a una forma di quantum computing che consente di migliorare l’efficienza del 30%“.

In sintesi, si parla di far arrivare le squadre più velocemente in loco per riparare eventuali guasti, riducendo l’impatto ambientale delle operazioni di rete e aumentando l’affidabilità dell’infrastruttura, soprattutto alla luce degli eventi e delle condizioni climatiche sempre più estreme. “In breve, il quantum computing ci permetterà di aumentare la qualità e l’affidabilità dei servizi per tutti i nostri clienti, assicurandoci che le persone possano identificare l’elettricità come l’alternativa più semplice e affidabile per un futuro più sostenibile“, sottolinea Veronese.

Cos’è il quantum computing?

Il quantum computing è un nuovo modello computazionale che differisce da quello classico attualmente utilizzato dai comuni personal computer, sfruttando i comportamenti fisici di un nuovo tipo di dispositivi. Si parla di macchine, come quella impiegata dalla Nasa, molto ingombranti (20 metri cubi), ad alto consumo (decine di kilowatt) che operano a -275 gradi centigradi e, soprattutto, per brevi sessioni.

Gestiscono l’informazione sfruttando il qubit (quantum bit) invece che il bit. Al momento sono uno strumento ideale per problemi molto complessi con tante variabili, ma rimane il limite della loro risicata usabilità e il prezzo di listino. “Il modello della Nasa qualche anno fa è costatato circa 15 milioni di dollari“, ricorda Veronese: “Oggi però abbiamo la possibilità di noleggiare una modalità efficiente di calcolo analoga sfruttando il cloud“.

In pratica immaginando il quantum computing puro e il computing tradizionale come estremi di un campo da gioco, ecco emergere al centro il cosiddetto quantum ispired. Ovvero un modello che sfrutta algoritmi quantistici però applicati su hardware tradizionale, come le unità di elaborazione grafica (Gpu) di Nvidia. Si stima una prestazione velocistica “circa 18 volte superiore al normale“, in base all’esperienza di Veronese. Da rilevare che il colosso di Santa Clara (Stati Uniti), grazie a questo tipo di emulazione, è riuscito negli ultimi anni a sdoganare l’intelligenza artificiale (Ai) in quasi tutti i settori industriali: dall’automotive alla robotica.

Il Q-Beat di Enel

Il problema di Enel era quello di migliorare la gestione del lavoro soprattutto in relazione agli interventi al di fuori dagli uffici: riparazioni, manutenzione e variazioni di parametri sia a livello di rete che di utenze. Il contesto ricorda il noto Travelling Salesman Problem (Tsp), uno dei problemi più studiati in matematica e informatica: “Data una serie di città su una mappa, qual è il percorso più breve possibile che consente a un venditore di visitare ogni città esattamente una volta e ritorna alla città d’origine?“.

Considerato che Enel global infrastructure & networks (divisione della multinazionale energetica) ha più di 20mila squadre di operatori sul campo (gli ipotetici “venditori“) che svolgono più di 90mila lavori (le “città“) ogni giorno, ecco il parallelo che ha convinto l’azienda inizialmente a sviluppare un algoritmo tradizionale per la propria soluzione di Workforce management (Wfm) e adesso una versione quantistica. Il risultato è Q-Beat, una formulazione quantum inspired optimization per l’invio dei tecnici sul campo che è stata testata sia su computer quantistici sia su gruppi di Gpu.

Fabio Veronese, Head of Global Infrastructure & Networks Digital Hub di Enel

Nelle nostre reti elettriche in tutto il mondo lavorano ogni giorno più di 20mila squadre in campo che eseguono oltre 90mila interventi quotidiani, quindi ottimizzare questi processi può portare a importanti miglioramenti di qualità di servizio e riduzioni di impatto ambientale delle nostre operazioni“, assicura Antonio Cammisecra, amministratore delegato di Enel Global Infrastructure and Networks. E la prospettiva futura, dice, è che “utilizzando la giusta potenza di calcolo quantistico” si possono ottenere “risultati comparabili in termini di qualità accelerando al contempo i tempi di esecuzione di oltre 500 volte“.

Dashboard Enel q-Beat - Attività
Dashboard Enel q-Beat – Attività

Veronese spiega che vi sono quattro principali indicatori. Nello specifico la quantità di lavoro di un operaio rispetto al tempo totale, considerate pause e viaggi; la quantità di lavoro in rapporto al tempo e considerando i viaggi; il numero di lavori eseguiti; il numero di lavori ad alta priorità garantiti. “A parità di condizioni l’algoritmo di nuova generazione consente di ridurre del 30% il tempo impiegato per i viaggi, incrementando di conseguenza quello da dedicare al lavoro“, puntualizza Veronese: “E questo porta a un incremento dei lavori effettuati di circa il 20%“.

Prima l’Italia poi il mondo

Il metodo funziona, anche se in questo momento è impiegato in modalità ghost. In pratica gli operativi possono vedere la programmazione tradizionale e in affiancamento quella elaborata con il nuovo metodo. “Adesso abbiamo esteso la procedura al Molise, mentre a marzo verrà il momento di Bari e Brescia con la modalità live“, conferma Veronese: “Poi da giugno sarà esteso in tutta Italia. L’importante per noi è un’integrazione graduale, ma l’obiettivo è di superare i confini e coprire tutte le sedi internazionali entro il 2023. Stiamo parlando di oltre 32 milioni di interventi all’anno, eseguiti da decine di migliaia di operatori e appaltatori in 13 paesi“.

Dashboard Enel q-beat - Mappa
Dashboard Enel q-Beat – Mappa

È tutto un gioco di variabili, vincoli e priorità che può essere declinato su scala locale. Quindi ipoteticamente domani 100 province potrebbero essere pianificate ogni notte (in circa 90 minuti) e, nel caso di imprevisti o emergenze, subire una correzione in tempo reale il giorno dopo. Già, perché gli stessi terminali che gli operai usano per consultare gli impegni, generano feedback utili al sistema per tenere traccia dell’andamento dei piani.

Calcolo quantistico a portata di piccole imprese

La tecnologia cloud consente di accedere a poco prezzo a una notevole potenza di calcolo“, conclude Veronese: “Una nostra sessione notturna per provincia costerà pochi dollari, ma i vantaggi sono ancora più grandi. Il mio consiglio alle imprese quindi è di riflettere su una strategia quantum ispired se sono di fronte a problemi complessi. Senza considerare che un algoritmo sviluppato per questa modalità è già compatibile anche con i grandi computer quantistici“.

Enel ha previsto che dopo l’ottimizzazione delle attività lavorative si possono avviare sperimentazioni in altri ambiti: pianificazione della rete, allocazione degli investimenti e posizionamento di generatori di energia temporanei durante le condizioni di emergenza.

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