Machine learning and prospective LCA

Il seminario esplora l’integrazione del machine learning nell’analisi del ciclo di vita (LCA), con particolare attenzione alla previsione degli impatti ambientali della produzione elettrica e alla gestione dei consumi. Dopo una panoramica delle applicazioni e dei limiti dell’apprendimento automatico nella LCA, presenta l’approccio Electricity Technology Mix Forecasting (ETMF), che prevede la produzione delle singole tecnologie del mix elettrico per stimare gli impatti su più categorie ambientali. Il caso applicativo illustra come utilizzare queste previsioni per riprogrammare i consumi elettrici (load shifting), discutendo accuratezza, interpretabilità, verifica dei benefici e scelte tra mix medio e marginale. Viene inoltre approfondito il collegamento tra ottimizzazione operativa a breve termine e cambiamenti del sistema energetico nel lungo periodo