Previsioni del potenziale solare globale tramite modelli di machine learning e deep learning

Perché il sole e i computer intelligenti contano

Con il riscaldamento del pianeta e l’aumento degli eventi meteorologici estremi, le società cercano soluzioni più pulite per alimentare abitazioni, trasporti e industria. I pannelli solari sono una delle opzioni più promettenti: diventano più economici, più efficienti e possono essere installati quasi ovunque ci sia sole. Questo studio pone una domanda semplice ma cruciale: quanto potrebbe crescere il solare entro la metà del secolo e cosa significherebbe per il mix energetico globale se usassimo strumenti moderni di analisi dei dati per guardare al futuro?

Guardare al passato per vedere il futuro

I ricercatori hanno raccolto dati globali dettagliati dal 2000 al 2022, inclusi i consumi elettrici mondiali, la quota fornita dai pannelli solari e gli elementi meteorologici di base che guidano la produzione solare: luce solare, temperatura e velocità del vento. In quel periodo la capacità solare globale è esplosa, passando da soli 1,23 gigawatt nel 2000 a oltre 1.000 gigawatt nel 2022, e la produzione elettrica solare annua è salita da circa 1 terawattora a oltre 1.300. Questi numeri riflettono pannelli più economici, tecnologie migliorate e forti politiche di sostegno in paesi come Cina, India, Stati Uniti e in Europa. Il team ha usato questi schemi storici come base per le loro previsioni fino al 2050.

Due modi intelligenti per prevedere l’energia solare

Per proiettare il futuro, gli autori hanno impiegato due famiglie di modelli informatici specializzati in dati temporali. Uno, chiamato SARIMAX, appartiene alla cassetta degli attrezzi tradizionale degli statistici; individua schemi ripetitivi e tendenze e può anche considerare fattori esterni come temperatura o vento che influenzano la produzione solare. L’altro, noto come rete convoluzionale temporale, è un approccio di deep learning che esamina estesi intervalli di dati contemporaneamente e può rivelare relazioni più complesse e non lineari. Entrambi i modelli sono stati addestrati e testati sullo stesso dataset globale e la loro accuratezza è stata valutata con misure standard di errore e bontà di adattamento. In questi test, SARIMAX ha leggermente superato il modello di deep learning, fornendo previsioni complessivamente più precise.

Quanto grande potrebbe diventare il solare

Usando questi strumenti, i ricercatori prevedono che il solare globale continuerà a crescere rapidamente. Secondo SARIMAX, la capacità solare installata potrebbe passare dagli circa 1.300 gigawatt del 2023 a oltre 11.600 gigawatt entro il 2050. Il modello di deep learning fornisce un valore massimo molto simile, leggermente superiore a 11.500 gigawatt. Anche la generazione elettrica solare mostra una salita altrettanto marcata: da meno di 2.000 terawattora nel 2023 a circa 15.000–16.000 terawattora entro il 2050 nei due modelli. In altre parole, il mondo potrebbe produrre più di dieci volte l’elettricità solare odierna entro la metà del secolo se le tendenze attuali continuano e le politiche restano in larga misura favorevoli.

Il cambiamento nel mix energetico mondiale

Lo studio esamina anche come questo balzo del solare si inserisca nel più ampio mix di fonti—combustibili fossili, nucleare e tutte le rinnovabili complessivamente. Storicamente i combustibili fossili hanno dominato, con rinnovabili e nucleare a fornire una quota minore. I modelli suggeriscono che entro il 2050 l’elettricità da fonti rinnovabili, guidata dal solare, più che triplicherà rispetto al 2023, raggiungendo circa 26.000–31.000 terawattora all’anno. Il nucleare rimane grosso modo stabile o cala leggermente, mentre l’elettricità da fonti fossili continua a crescere, specialmente nello scenario SARIMAX, sebbene più lentamente rispetto alle rinnovabili. Ciò significa che, anche con un’espansione impressionante delle energie pulite, saranno necessarie azioni decise per contenere carbone, petrolio e gas se l’umanità vuole raggiungere obiettivi climatici stringenti.

Cosa significa per la vita quotidiana

Per un non specialista i dettagli tecnici degli strumenti previsionali contano meno del loro messaggio: esiste un potenziale solare ampio abbastanza da alimentare una parte consistente dell’attività umana, e il suo ruolo è destinato a crescere nettamente. Lo studio mostra che i metodi statistici tradizionali, quando ben tarati e alimentati con dati di qualità, possono rivaleggiare o superare tecniche di deep learning più alla moda per le previsioni energetiche a lungo termine. Più importante, entrambi gli approcci indicano la stessa direzione—un futuro in cui l’energia solare è centrale nell’approvvigionamento elettrico mondiale. Se i governi accompagneranno questa crescita con politiche che limitano l’uso di combustibili fossili e sostengono accumulo energetico, veicoli elettrici e rimozione della CO2, un clima più pulito e più stabile resta alla portata.

Citazione: Raza, M.A., Karim, A., Altayeb, M. et al. Global solar energy potential forecasting through machine learning and deep learning models. Sci Rep 16, 10466 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41357-x

Parole chiave: energia solare, energia rinnovabile, transizione energetica, cambiamento climatico, machine learning