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Geotermia e intelligenza artificiale: nasce EGS-Twin

Una nuova collaborazione tra energia e supercalcolo punta a trasformare il modo in cui viene sviluppata e gestita la geotermia avanzata. La società energetica statunitense Fervo Energy, il laboratorio federale Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) e la tecnologia di calcolo accelerato di NVIDIA hanno annunciato lo sviluppo di una piattaforma di digital twin per i sistemi geotermici avanzati.

Il progetto, chiamato EGS-Twin (EGS significa Enhanced Geothermal Systems), combina intelligenza artificiale, modelli fisici e dati operativi in tempo reale per creare una replica digitale dinamica del sottosuolo, con l’obiettivo di migliorare efficienza e affidabilità degli impianti.

La soluzione che può cambiare le geotermia

La piattaforma integrerà flussi continui di dati di campo con simulazioni ad alta fedeltà e algoritmi predittivi, permettendo agli operatori di osservare e interpretare in tempo reale il comportamento dei reservoir geotermici.

Secondo i promotori del progetto, l’uso di infrastrutture di calcolo avanzato di NVIDIA e dei supercomputer del Dipartimento dell’Energia statunitense consentirà di addestrare modelli AI in grado di affinare continuamente le previsioni sulle condizioni del sottosuolo.

I modelli saranno poi integrati nelle librerie di NVIDIA Omniverse, creando ambienti simulativi capaci di supportare decisioni operative più rapide e precise. L’obiettivo è aumentare il recupero di calore, migliorare la gestione degli impianti e rendere più scalabili i sistemi geotermici avanzati.

Per Fervo Energy, questa tecnologia rappresenta un passaggio chiave verso una geotermia in grado di fornire energia continua e a basse emissioni su scala industriale.

Il Pacific Northwest National Laboratory ha già avviato lo sviluppo delle pipeline di dati e delle simulazioni, con l’obiettivo di perfezionare la piattaforma nei prossimi anni e arrivare a una possibile implementazione entro il 2029.

Nel quadro della transizione energetica, il progetto evidenzia come l’integrazione tra intelligenza artificiale e infrastrutture energetiche possa accelerare lo sviluppo di fonti rinnovabili più affidabili e prevedibili.

 

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