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Di seguito gli articoli e le fotografie pubblicati nella giornata richiesta.
Articoli del 17/07/2026
Di Alex (pubblicato @ 13:00:00 in Natura spettacolare, letto 31 volte)
Una spiaggia di sabbia bianca sostenuta da piloni sopra la laguna, con scale di quarzo che scendono in acqua.
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La spiaggia che non tocca il fondale
La Kupu-Kupu Beach è un'idea che ribalta ogni logica costruttiva. Invece di dragare il fondale e versare tonnellate di sabbia, gli ingegneri hanno realizzato una piattaforma di legno sopraelevata sull'acqua, l'hanno ricoperta di sabbia candida e l'hanno dotata di comode scale di quarzo verde che scendono direttamente nella laguna. Sotto la piattaforma, la prateria algale continua a vivere indisturbata, e i pesci nuotano tra i piloni come se nulla fosse. È la prova che il concetto di spiaggia può essere reinventato senza distruggere l'habitat marino.
Case sull'albero con DNA indonesiano
Le due case sull'albero del resort sono opere d'arte architettonica firmate dallo studio Ibuku di Elora Hardy, celebre per le sue costruzioni in bambù. Sono state prefabbricate a Bali utilizzando quattro diverse specie di bambù locale e diciannove varietà di legni duri pietrificati, recuperati durante i dragaggi del Canale di Panama. Questi tronchi, rimasti sommersi per oltre cinque secoli, hanno acquisito una durezza simile alla pietra e raccontano la storia delle foreste che un tempo ricoprivano l'istmo.
Energia e acqua a ciclo chiuso
Il resort funziona interamente grazie a pannelli solari e a un sofisticato sistema di raccolta e purificazione dell'acqua piovana. L'acqua viene filtrata, sterilizzata e resa potabile senza prelevare una sola goccia dalla falda dell'isola. Il sistema fognario è il più avanzato della regione caraibica: tutti i reflui vengono trattati in un impianto a ciclo chiuso progettato specificamente per non rilasciare nutrienti o inquinanti termici nell'ecosistema di mangrovie che circonda il resort. Nayara Bocas del Toro è un parco giochi per ingegneri e naturalisti. La spiaggia sospesa e le case sugli alberi dimostrano che possiamo soddisfare il nostro desiderio di bellezza e comfort senza calpestare la natura, ma anzi sollevandoci da essa, letteralmente, per lasciarla vivere in pace sotto di noi.
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Di Alex (pubblicato @ 12:00:00 in Intelligenza Artificiale, letto 67 volte)
Microsoft 365 Copilot utilizza i modelli MAI al posto di GPT e Claude
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Il costo nascosto di ogni risposta generata da Copilot
Quando chiedi a Copilot di analizzare un foglio Excel, riassumere una riunione su Teams o scrivere una mail in Outlook, dietro le quinte vengono processati migliaia di token. I token sono le più piccole unità di testo che un modello linguistico elabora: possono essere parole intere, parti di parole o segni di punteggiatura. Ogni token consumato ha un costo, e per Microsoft, che gestisce centinaia di milioni di utenti in tutto il mondo, la bolletta complessiva è astronomica. Attualmente, gran parte delle funzionalità di intelligenza artificiale di Microsoft 365 si appoggia ai modelli GPT di OpenAI, e da settembre 2025 anche ai modelli Claude di Anthropic per Copilot. Pagare terze parti per ogni token elaborato sta diventando insostenibile, soprattutto con la crescita esponenziale dell'uso dell'AI in ambito aziendale.
I chip Maia e la strategia del risparmio
Per cercare di contenere i costi, Microsoft ha investito miliardi di dollari nella costruzione e nell'aggiornamento di enormi data center dedicati all'intelligenza artificiale. All'interno di questi centri, l'azienda utilizza già i propri chip della serie Maia, progettati per eseguire in modo efficiente i modelli di linguaggio. Tuttavia, l'hardware è solo una parte dell'equazione: il software, cioè i modelli stessi, rappresenta un'altra voce di spesa importante se proviene da fornitori esterni. Ecco perchè, secondo le fonti di Bloomberg, Microsoft avrebbe deciso di accelerare lo sviluppo dei propri modelli MAI (Microsoft AI) per sostituire gradualmente quelli di OpenAI e Anthropic all'interno di Excel, Outlook, Word e altre applicazioni della suite di produttività.
La conferenza Build 2026 e i nuovi modelli MAI
Durante la conferenza Build 2026, Microsoft ha presentato sette nuovi modelli della serie MAI, tra cui MAI-Thinking-1, il primo dotato di capacità di ragionamento. Secondo i test interni, MAI-Thinking-1 offre prestazioni simili a Claude Sonnet 4.6 in alcuni compiti specifici, ma con un costo operativo inferiore. Mustafa Suleyman, CEO di Microsoft AI, ha dichiarato all'inizio di giugno che i modelli di Anthropic sono semplicemente troppo costosi per l'uso su larga scala. Ha aggiunto che Microsoft 365 Copilot "consuma" enormi quantità di token, e l'azienda può ancora sfruttare uno sconto concordato con OpenAI, ma l'accordo è prossimo alla scadenza. Passare ai modelli MAI interni permetterà di evitare di pagare le cifre imposte da altri provider e di mantenere il controllo completo sull'infrastruttura AI.
Oltre la suite di produttività: GitHub e Teams
I modelli MAI non si limiteranno a Word ed Excel. Sono già accessibili attraverso GitHub Copilot, l'assistente AI per la programmazione utilizzato da milioni di sviluppatori. Inoltre, il modello MAI-Transcribe-1.5 verrà impiegato nei prossimi mesi per trascrivere le videoconferenze effettuate con Microsoft Teams, supportando ben 43 lingue. Questa mossa ridurrà ulteriormente la dipendenza da servizi esterni di trascrizione, integrando tutta la pipeline AI sotto un unico tetto tecnologico. La scelta di Microsoft di internalizzare l'intelligenza artificiale non è isolata: anche altre grandi aziende tecnologiche stanno sviluppando i propri modelli proprietari per evitare di restare legate a fornitori esterni e per differenziare la propria offerta. La competizione nel settore dell'AI generativa si sta quindi spostando anche sul piano dei costi di inferenza, dove ogni centesimo risparmiato su miliardi di richieste può fare una differenza enorme.
La sostituzione dei modelli GPT e Claude con i modelli MAI rappresenta un cambio di rotta strategico per Microsoft, che punta a ridurre i costi e a guadagnare autonomia nel campo dell'intelligenza artificiale integrata nei suoi prodotti più diffusi.
Di Alex (pubblicato @ 11:00:00 in Nuovi materiali, letto 71 volte)
Alla struttura di un'ala di un aereo in composito termoplastico, in costruzione
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L'industria aeronautica è da sempre all'avanguardia nell'uso di materiali leggeri e resistenti, come l'alluminio e i compositi in fibra di carbonio. Negli ultimi decenni, i compositi termoindurenti (TSCs) hanno sostituito i metalli in molte parti della cellula degli aerei, offrendo un eccellente rapporto resistenza-peso. Tuttavia, questi materiali hanno alcuni svantaggi: la loro produzione richiede lunghi cicli di polimerizzazione in autoclave, con un elevato consumo energetico e costi significativi. Inoltre, una volta induriti, non possono essere rimodellati o riparati facilmente, e il loro riciclaggio è complesso e costoso. Per superare questi limiti, l'industria sta guardando ai compositi termoplastici avanzati (TPCs), una nuova generazione di materiali che promette di rivoluzionare la produzione aeronautica. I TPCs sono basati su matrici polimeriche ad alte prestazioni come PEEK, PEKK e PPS, rinforzate con fibre di carbonio continue.
La principale differenza tra i compositi termoindurenti e quelli termoplastici sta nel loro meccanismo di consolidamento. I termoindurenti polimerizzano tramite una reazione chimica irreversibile, che richiede tempo e calore. I termoplastici, invece, si consolidano tramite un cambiamento di stato fisico: si fondono quando vengono riscaldati e si solidificano quando si raffreddano, un processo che può essere ripetuto più volte. Questa caratteristica consente di produrre i TPCs con tempi di ciclo estremamente brevi, da pochi secondi a minuti, senza la necessità di autoclave. Questo si traduce in una riduzione del ciclo di fabbricazione fino all'80%, un fattore fondamentale per supportare tassi di produzione elevati, come quelli necessari per i nuovi aerei di linea. Inoltre, i TPCs possono essere saldati a fusione, eliminando la necessità di migliaia di rivetti metallici e riducendo il peso della struttura fino al 10%.
I TPCs offrono anche notevoli vantaggi in termini di sostenibilità e manutenzione. Essendo termoplastici, possono essere rimodellati e riparati con relativa facilità, semplificando la manutenzione e la riparazione delle strutture danneggiate. Inoltre, i TPCs sono riciclabili al 100%: il polimero può essere fuso e stampato nuovamente, senza perdere le sue proprietà meccaniche. Questo supporta i requisiti di sostenibilità dell'economia circolare imposti dai regolamenti europei, riducendo l'impatto ambientale della produzione aeronautica. La conservazione delle materie prime è un altro vantaggio: i TPCs possono essere stoccati a temperatura ambiente per un tempo indefinito, senza la necessità di refrigerazione, semplificando la logistica e la catena di fornitura dei materiali nei siti produttivi.
L'adozione dei TPCs richiede però lo sviluppo di nuove tecnologie di produzione e di nuovi metodi di progettazione. La saldatura a fusione, ad esempio, richiede un controllo preciso della temperatura e della pressione per garantire la qualità delle giunzioni. Inoltre, il comportamento dei TPCs sotto carico è diverso da quello dei termoindurenti, e richiede nuovi modelli di calcolo e nuove procedure di certificazione. Nonostante queste sfide, i costruttori aeronautici stanno investendo massicciamente nei TPCs, convinti che rappresentino il futuro della fabbricazione di aerostrutture. Airbus, Boeing e altri costruttori stanno già utilizzando i TPCs in alcuni componenti secondari e stanno lavorando per estenderne l'uso alle strutture primarie, come ali e fusoliere.
L'adozione dei TPCs è destinata a crescere rapidamente nei prossimi anni, spinta dalla necessità di ridurre i costi di produzione, di aumentare l'efficienza e di migliorare la sostenibilità ambientale. La produzione di velivoli con strutture in TPCs consentirà di ridurre il peso degli aerei, di consumare meno carburante e di emettere meno gas serra, contribuendo alla decarbonizzazione del settore aeronautico. Inoltre, i TPCs offrono nuove possibilità di design, consentendo la realizzazione di forme più complesse e ottimizzate dal punto di vista aerodinamico. Il futuro degli aerei è sempre più leggero, resistente e sostenibile, grazie alla rivoluzione dei materiali compositi termoplastici.
I compositi termoplastici avanzati stanno trasformando la fabbricazione aeronautica, offrendo una combinazione unica di leggerezza, resistenza, velocità di produzione e sostenibilità. Questa rivoluzione dei materiali sta consentendo ai costruttori di realizzare aerei più efficienti e rispettosi dell'ambiente, contribuendo a un futuro del trasporto aereo più sostenibile e innovativo. La strada è ancora in salita, ma i progressi compiuti finora sono promettenti.
Di Alex (pubblicato @ 10:00:00 in Medicina e Tecnologia, letto 74 volte)
La nuova mano robotica di NEO con 25 gradi di libertà e sensori tattili
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Oltre le pinze: perchè la mano fa la differenza
Per un robot umanoide, la mano non è soltanto uno strumento per afferrare oggetti: è l'interfaccia principale con il mondo fisico. 1X Technologies ha capito che il vero limite dei robot attuali non sta più solo nei software di intelligenza artificiale, ma nella capacità fisica di compiere gesti quotidiani come svitare un tappo, raccogliere una moneta o allacciare una cerniera. La nuova mano di NEO è stata progettata come un sistema di percezione completo, non come un semplice attuatore. Dispone di 22 gradi di libertà completamente attuati tra dita e palmo, più altri 3 gradi di libertà nel polso. I gradi di libertà rappresentano il numero di movimenti indipendenti che una struttura può compiere: più sono, maggiore è la flessibilità e la somiglianza con la mano umana.
Tendini artificiali e trasparenza della forza
Tutti i movimenti sono azionati dal sistema proprietario 1X Tendon Drive, che utilizza trasmissioni con rapporti relativamente bassi, compresi tra circa 5:1 e 15:1. Questo dettaglio tecnico è cruciale: in molti robot industriali, i motori sono collegati alle articolazioni tramite riduttori con rapporti molto alti, anche di 100:1 o 200:1, che moltiplicano la forza ma rendono quasi impossibile "sentire" ciò che si sta toccando. La mano di NEO, invece, è completamente backdrivable: questo significa che una forza applicata dall'esterno, per esempio la pressione di un oggetto sulle dita, viene trasmessa direttamente ai motori attraverso lo stesso percorso meccanico usato per generare il movimento. Il risultato è quella che 1X chiama trasparenza della forza: il robot sa esattamente quanta pressione sta esercitando e può regolarla all'istante, proprio come farebbe una persona.
La pelle che sente lo scivolamento
Oltre al controllo della forza, ogni articolazione è dotata di un sistema continuo di propriocezione, cioè la capacità di conoscere la posizione delle proprie dita e del polso senza dover guardare. A questo si aggiunge una superficie tattile ad alta risoluzione distribuita sui polpastrelli e sulle aree di contatto, in grado di rilevare pressione, posizione del contatto e forze di taglio. Questi sensori permettono a NEO di accorgersi se un oggetto sta scivolando e di stringere leggermente la presa in pochi millisecondi, evitando di far cadere un bicchiere o di schiacciare un frutto maturo. La combinazione di sensibilità tattile, controllo della forza e movimenti fini consente operazioni delicate come raccogliere una vite, inserire una spina USB-C o persino comunicare con il linguaggio dei segni.
Prestazioni da record e sicurezza integrata
Sul fronte meccanico, la mano raggiunge una coppia massima di 3,5 newton per metro sull'articolazione del pollice, mentre le articolazioni principali delle dita arrivano fino a 2,6 newton per metro. La forza di flessione delle estremità delle dita può raggiungere i 45 newton, paragonabile alla forza che serve per sollevare un peso di circa 4,5 chilogrammi con la punta delle dita. Il polso sviluppa una coppia di 17,75 newton per metro, sufficiente per ruotare oggetti anche pesanti. La precisione di posizionamento dichiarata è di più o meno 0,2 millimetri, un valore pensato per attività che richiedono una manualità quasi artigianale. Inoltre, le mani sono certificate IP68 contro acqua e polvere, utilizzano materiali compatibili con il contatto alimentare e possono essere lavate sotto acqua corrente. La struttura a tendini e componenti a bassa inerzia permette alle dita di cedere in caso di urti, riducendo il rischio di danni a persone o oggetti.
Dai test alla produzione di massa
1X Technologies ha sottoposto i componenti a milioni di cicli di test. Le articolazioni del polso sono state validate oltre i due milioni di cicli anche in condizioni di carico elevato. L'azienda dichiara una capacità produttiva delle mani fino a 10.000 unità nel corso dell'anno, segno che la robotica umanoide sta uscendo dai laboratori per entrare in una fase di produzione su scala industriale. Le applicazioni mostrate spaziano dall'assemblaggio di costruzioni LEGO alla raccolta di monete, dall'installazione di lampadine all'uso di un cacciavite. In un video, NEO riesce persino a versare una bevanda in un bicchiere e a chiudere una cerniera, gesti che fino a pochi anni fa erano fantascienza per un robot. Con questa mano, il divario tra capacità umane e robotiche si assottiglia sempre di più.
La nuova mano di NEO ridefinisce i confini della manipolazione robotica, unendo precisione, sensibilità e sicurezza in un design che guarda dritto al futuro della convivenza tra esseri umani e macchine.
Di Alex (pubblicato @ 09:00:00 in Intelligenza Artificiale, letto 78 volte)
DeepSeek DSpark accelera la generazione di testo fino all'85% con decodifica speculativa
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Perchè i modelli linguistici sono lenti
Quando scriviamo una domanda a un chatbot come DeepSeek, il modello non risponde all'istante con una frase completa. Genera un token alla volta, dove ogni token è una piccola unità di testo, e per ogni token deve rileggere l'intera conversazione e calcolare la parola successiva. Il calcolo matematico in sè è rapido, ma il vero collo di bottiglia è il trasferimento dei dati: i pesi del modello e la memoria della conversazione, chiamata cache di attenzione, devono essere caricati dalla memoria della GPU, il processore grafico che esegue i modelli. Questo trasferimento lascia i core di calcolo inattivi per la maggior parte del tempo, come un motore acceso ma con la frizione premuta. La decodifica speculativa cerca di risolvere questo spreco facendo lavorare contemporaneamente due modelli: uno piccolo e veloce, detto drafter, che propone una bozza di risposta, e uno grande e accurato, che la controlla tutta insieme.
Il problema del drafter parallelo: quando la bozza diventa incoerente
Esistono due tipi di drafter. Quello sequenziale, usato da tecniche come EAGLE-3, genera un token dopo l'altro ed è preciso, ma impiega tempo. Quello parallelo, come DFlash, produce l'intero blocco di token in un solo passaggio ed è velocissimo, ma ogni token viene scelto senza sapere cosa hanno scelto i token vicini. Immagina di dover scrivere una risposta di dieci parole, ma ogni parola la scegli in isolamento, senza leggere quella precedente: potresti scrivere "certo problema" quando avresti voluto dire "nessun problema". Questo fenomeno si chiama suffix decay, il degrado della coda del blocco, e diventa più grave man mano che ci si allontana dall'inizio della frase. Un blocco lungo che perde coerenza a metà strada rallenta invece di accelerare, perchè il modello grande lo rifiuta e deve ricominciare da capo.
La soluzione di DSpark: una memoria minima per tenere il filo
DSpark risolve il problema separando la generazione in due fasi. Prima, un motore parallelo simile a DFlash produce le probabilità di base per ogni posizione del blocco. Poi, una seconda testa leggera e sequenziale corregge quelle probabilità guardando solo il token immediatamente precedente, come chi aggiusta le parole di una frase leggendola parola per parola. Questa testa usa una struttura di tipo markoviano, che tiene conto soltanto dell'ultimo token generato, ed è resa estremamente efficiente da una compressione che riduce la matrice di transizione tra tutte le parole del vocabolario a un rango di sole 256 dimensioni. Il costo aggiuntivo dichiarato è marginale, tra lo 0,2 e l'1,3 per cento di latenza in più rispetto a un drafter parallelo puro, ma il guadagno in coerenza permette di accettare blocchi più lunghi fino al 30 per cento in più.
L'intelligenza di sapere quando fermarsi
Un blocco coerente non basta se il sistema lo verifica per intero anche quando la coda è destinata al rifiuto. DSpark aggiunge una testa di confidenza che stima, per ogni token proposto, la probabilità che sopravviva al controllo del modello grande. Un algoritmo di scalatura della temperatura regola questa stima in base al contesto, permettendo di alzare o abbassare la soglia di accettazione. Nei test sul modello Qwen3-4B, alzando la soglia il tasso di accettazione dei token proposti sulla chat generica è passato dal 45,7 al 95,7 per cento, sulla matematica dal 76,9 al 92,5 per cento e sul codice dal 67,6 al 92 per cento. Uno scheduler che legge in tempo reale il carico dell'hardware usa queste stime per distribuire la capacità di verifica tra tutte le richieste attive, allungando i blocchi quando il sistema è scarico e accorciandoli quando il traffico aumenta.
I numeri in produzione e la verifica indipendente
Nei test offline su modelli Qwen3 da 4, 8 e 14 miliardi di parametri, DSpark ha migliorato la lunghezza media dei token accettati del 26,7-30,9 per cento rispetto a EAGLE-3 e del 16,3-18,4 per cento rispetto a DFlash. Distribuito sui server di produzione di DeepSeek-V4, accelera la generazione per utente del 60-85 per cento sul modello V4-Flash e del 57-78 per cento su V4-Pro rispetto al precedente sistema di predizione multi-token. Sotto un vincolo severo di 120 token al secondo per utente, il guadagno di throughput aggregato sale fino al 661 per cento, ma va letto con cautela: a quella soglia il sistema precedente andava quasi in tilt, quindi il confronto evidenzia più la capacità di DSpark di gestire carichi estremi che un reale moltiplicatore di velocità nell'uso quotidiano. Una verifica indipendente su Apple Silicon, pubblicata su GitHub, ha misurato su modelli Qwen3 e Gemma-4 un'accelerazione tra 1,4 e 1,65 volte, confermando parzialmente i risultati di DeepSeek su scala ridotta.
Un toolkit aperto per tutti
Insieme al paper, DeepSeek ha rilasciato DeepSpec, un toolkit con licenza MIT che permette a chiunque di addestrare e valutare i propri drafter. Il repository include le implementazioni di DSpark, DFlash ed EAGLE-3 sotto un unico framework, con checkpoint già pronti per i modelli Qwen3 e Gemma. Questo significa che la tecnica non è un'esclusiva di DeepSeek: qualsiasi azienda o sviluppatore che gestisce un proprio modello linguistico può addestrarla sul proprio traffico e ottenere accelerazioni simili. La decodifica speculativa non altera la qualità delle risposte, perchè il modello finale verifica ogni token e scarta quelli sbagliati. È una differenza fondamentale rispetto ad altre tecniche come la quantizzazione o la distillazione, che sacrificano un pò di precisione per guadagnare velocità. In un'epoca in cui il costo dell'inferenza pesa sempre di più sui bilanci, DSpark offre una strada aperta e verificabile per far correre i modelli linguistici senza pagare pegno in termini di qualità.
DSpark rappresenta un passo avanti concreto nell'ottimizzazione dei modelli linguistici, rendendo la decodifica speculativa accessibile e portando vantaggi misurabili sia a chi sviluppa modelli in proprio sia a chi li utilizza tramite API.
Di Alex (pubblicato @ 08:00:00 in Sviluppo sostenibile, letto 81 volte)
L'impianto solare ibrido CSP-fotovoltaico da 1 GW di Hami, Xinjiang
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Un deserto trasformato in centrale energetica
Il complesso sorge su una distesa di 1.817 ettari ai piedi dei monti Tianshan, nella regione dello Xinjiang. L'investimento è stato di 3,53 miliardi di yuan, pari a circa 480 milioni di dollari. La potenza complessiva raggiunge 1 gigawatt, suddivisa in 900 megawatt di classici pannelli fotovoltaici e 100 megawatt di tecnologia CSP, sigla che sta per Concentrated Solar Power, ovvero energia solare a concentrazione. Sono proprio questi 100 megawatt a fare la differenza: di giorno producono elettricità come i pannelli, ma di notte continuano a funzionare grazie al calore accumulato in enormi serbatoi di sali fusi. L'energia viene immessa nella rete regionale, che può contare su una fornitura stabile anche quando il sole è calato.
Come funziona il "sole in scatola" a sali fusi
Il principio della concentrazione solare è simile a quello di una lente d'ingrandimento che concentra i raggi del sole su un punto. Qui vengono impiegati circa 260.000 specchi orientabili, chiamati eliostati, distribuiti su una superficie riflettente di 800.000 metri quadrati. Gli specchi seguono il movimento del sole e riflettono la luce verso un ricevitore posto in cima a una torre. All'interno del ricevitore scorrono sali fusi, una miscela di sali che a temperatura ambiente sono solidi ma che, scaldati a circa 550 gradi centigradi, diventano liquidi e possono essere pompati in grandi serbatoi isolati termicamente. Quando arriva la sera, il sale caldo viene fatto passare attraverso uno scambiatore di calore che genera vapore. Il vapore mette in moto una turbina collegata a un alternatore, producendo elettricità esattamente come in una centrale termoelettrica tradizionale, ma senza bruciare nulla. Il sale, una volta ceduto il calore, ritorna al ricevitore per essere riscaldato di nuovo il giorno successivo. Questo ciclo consente di produrre energia fino a otto ore dopo il tramonto, colmando il vuoto lasciato dal fotovoltaico.
Un'architettura innovativa per una maggiore efficienza
L'impianto di Hami adotta una configurazione lineare Fresnel, che sfrutta specchi piani o leggermente incurvati disposti in file. Rispetto ai sistemi Fresnel tradizionali, il progetto cinese migliora l'efficienza di conversione termica fino al 10 per cento. Inoltre, l'impianto è suddiviso in 46 circuiti indipendenti: questo significa che se un settore ha bisogno di manutenzione, gli altri possono continuare a funzionare regolarmente, riducendo i tempi di fermo. Un sistema di controllo centralizzato coordina in tempo reale la parte fotovoltaica e quella termica, garantendo una precisione nella regolazione della frequenza di circa 0,02 hertz e tempi di risposta inferiori al secondo. Sono numeri che permettono di immettere in rete un flusso di energia stabile e prevedibile, caratteristica fondamentale per le reti elettriche moderne.
I numeri del primo anno di esercizio
Dall'allacciamento alla rete, avvenuto il 18 settembre 2025, il complesso ha già fornito circa 6,54 milioni di kilowattora. Una volta a pieno regime, la produzione annua prevista è di circa 2,07 terawattora, sufficienti a soddisfare il fabbisogno di circa 830.000 abitazioni. L'azienda stima inoltre un taglio delle emissioni di anidride carbonica di circa 1,63 milioni di tonnellate ogni anno e un incremento dell'uso delle fonti rinnovabili nello Xinjiang fino a oltre il 95 per cento. Con questi risultati, l'impianto supera il precedente primato del complesso Noor Energy 1 di Dubai, che si fermava a 950 megawatt.
Il futuro: batterie al litio o sali fusi?
Niu Jianle, direttore del progetto, ha spiegato che le batterie agli ioni di litio sono ottime per gestire picchi di breve durata, mentre i sali fusi offrono una capacità di accumulo molto maggiore e cicli di scarica più lunghi, senza produrre emissioni durante il funzionamento. CTG ha già annunciato una seconda fase di espansione che porterà il polo energetico di Hami a una capacità totale di 3 gigawatt. Nel frattempo, un'altra azienda cinese, China Energy Engineering Corporation, ha avviato la costruzione di un impianto simile nelle vicinanze, che combinerà 1,3 gigawatt di fotovoltaico con 150 megawatt di solare termodinamico. La strada dell'accumulo termico sembra destinata a giocare un ruolo chiave nella transizione energetica globale, offrendo una soluzione pulita e programmabile per le ore notturne.
Il mega-impianto di Hami dimostra come la tecnologia dei sali fusi possa rendere l'energia solare disponibile anche dopo il tramonto, riducendo la dipendenza dalle fonti fossili e aprendo la strada a un futuro energetico più sostenibile.
Fotografie del 17/07/2026
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