Rapidi progressi tecnologici superano le previsioni di spesa attuali, come previsto dalle recenti previsioni
In uno studio di riferimento pubblicato sulla prestigiosa rivista PNAS, un team di ricercatori provenienti da diverse università ha condotto un'analisi sistematica delle prestazioni delle previsioni dei costi probabilistici da metodi basati sull'esperienza e metodi basati sul modello. Lo studio, guidato dal Prof. Diaz Anadon dell'Università di Cambridge e dal Prof. E. Verdolini dell'Università di Brescia, aveva l'obiettivo di fare luce sulla sottostima del progresso tecnologico in diverse tecnologie energetiche.
L'urgenza di sviluppare politiche per la decarbonizzazione profonda, come delineato nel rapporto IPCC 1.5°C, rende questa analisi sistematica tempestiva e necessaria. I ricercatori si sono concentrati sulle elicitazioni degli esperti e sui quattro metodi basati sul modello che modellano i costi in funzione della capacità installata cumulativa o in funzione del tempo.
L'analisi ha rivelato che sia i metodi basati sull'esperienza che quelli basati sul modello hanno sottostimato il progresso tecnologico nella maggior parte delle tecnologie energetiche analizzate. In cinque su sei tecnologie, i metodi hanno prodotto mediane di previsioni dei costi del 2019 più elevate dei costi osservati nel 2019. Tuttavia, in un confronto tra le previsioni degli esperti e quelle basate sul modello con i costi osservati nel 2019 in un breve lasso di tempo, i metodi basati sul modello hanno superato le elicitazioni degli esperti.
Tra i metodi basati sul modello, alcuni hanno catturato i costi osservati nel 2019 più spesso di altri. I metodi basati sul modello utilizzano le variabili dei dati osservati per approssimare l'impatto dei driver dell'innovazione sui costi della tecnologia. La ricerca aggiuntiva che confronta le prestazioni dei diversi approcci di previsione probabilistica con i valori osservati su un'ampia gamma di tecnologie dovrebbe essere condotta man mano che divengono disponibili più dati e trascorre il tempo.
I dati per questo studio, inclusi 25 set di dati dalle elicitazioni degli esperti condotte tra il 2007 e il 2016 e 25 set di dati tecnologici osservati, sono stati resi pubblici. L'articolo è integrato da un database che contiene un gran numero di punti dati sui costi di 32 tecnologie energetiche rilevanti per supportare la transizione energetica.
Il Prof. Verdolini, dell'Università di Brescia/EIEE, afferma che il tasso di progresso nella riduzione dei costi è stato più elevato di quanto prevedessero i dati storici e le opinioni degli esperti. Prevedere accuratamente i costi delle tecnologie energetiche è importante per la progettazione delle politiche di decarbonizzazione e dei piani aziendali.
I ricercatori erano Responsabili dei Pacchetti di Lavoro nel progetto EU H2020 INNOPATHS, che ha finanziato la maggior parte del lavoro di ricerca. Gli autori del manoscritto del 2019 pubblicato nei Proceedings of the National Academy of Sciences sulla prima analisi sistematica delle prestazioni delle previsioni dei costi probabilistici da metodi basati sull'esperienza e metodi basati sul modello sono Bent Flyvbjerg, Dan Gardner e Alexander Budzier.
Il Dr. Meng dell'Università College di Londra osserva che le mediane del 2019 delle previsioni basate sul modello erano più vicine alla media dei costi osservati nel 2019 per cinque delle sei tecnologie, ma questo confronto è stato possibile solo per un numero limitato di tecnologie. I metodi basati sull'esperienza coinvolgono l'ottenimento di informazioni da individui informati sull'importanza relativa dei vari driver dell'innovazione.
Questa analisi sistematica serve come risorsa preziosa per i decisori politici, i ricercatori e i professionisti del settore che cercano di navigare il complesso paesaggio delle previsioni dei costi delle tecnologie energetiche. Man mano che il mondo si muove verso un futuro più sostenibile, comprendere e prevedere accuratamente il progresso tecnologico sarà cruciale per il raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione profonda.
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