Ricerca sostenutada fondi pubblici.

HEARTNETICS intende fornire un contributo sostanziale e innovativo nel rendere più efficaci ed efficienti i processi di medicina predittiva e personalizzata nel dominio clinico delle malattie cardiovascolari. L’obiettivo è perseguito attraverso la progettazione, lo sviluppo e la validazione di modelli e metodi di machine learning, innovativi e ad alte prestazioni, per l’analisi di dati biomedici, clinici e sanitari eterogenei e la conseguente elicitazione di nuova conoscenza a supporto della valutazione predittiva e personalizzata di individui a rischio, o con diagnosi già conclamata, di malattia cardiovascolare.

Il progetto segue un approccio metodologico articolato in queste fasi:

• esplorazione del dominio clinico di riferimento;
• ricerca ed estrazione della conoscenza su casistiche retrospettive con strumenti quantitativi avanzati per l’analisi descrittiva e predittiva su grandi insiemi di dati;
• rappresentazione e codifica della conoscenza estratta a supporto del disegno di servizi e applicativi informativo-decisionali;
• sviluppo e implementazione di servizi e applicativi, e delle relative interfacce per la fruizione su vari dispositivi;
• test, validazione, verifica e valutazione dell’impatto.

I prodotti attesi sono una piattaforma prototipale di Data Fusion nel dominio delle malattie cardiovascolari, costituita da strumenti di analisi avanzata dei dati, e una piattaforma prototipale di servizi e app fruibili su vari dispositivi a supporto delle valutazioni predittive e personalizzate per l’analisi del rischio e la gestione clinica.

In termini di impatto sul sistema sanitario, HEARTNETICS punta a rendere più appropriati, e quindi più efficaci, gli interventi di assistenza e cura, a migliorare gli indicatori di qualità della vita dei pazienti e a migliorare gli indicatori di impatto economico-sociale delle malattie cardiovascolari.

WESMART ENERGY è un progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale realizzato da WeSmart per sviluppare sistemi di supporto alle decisioni destinati alle comunità energetiche, alle aggregazioni di utenti e agli operatori del mercato elettrico. Nato dall’evoluzione delle ricerche del progetto interno “SET – Social Energy Trading”, affronta le sfide della transizione energetica attraverso strumenti per coordinare produzione, consumo e approvvigionamento, valorizzare le fonti rinnovabili e favorire la partecipazione attiva dei consumatori e dei prosumer, soggetti che producono e consumano energia.

Il progetto integra competenze di ricerca operativa, modellazione matematica, analisi dei dati e sviluppo software per gestire l’incertezza della domanda, della produzione e dei prezzi. L’obiettivo è supportare sia le decisioni strategiche, come la scelta degli investimenti e dei contratti di fornitura, sia quelle operative, relative alla programmazione dei consumi e alle offerte di acquisto e vendita dell’energia.

Le attività sono articolate in cinque ambiti: analisi del contesto e dei meccanismi di mercato; sviluppo di modelli per le aggregazioni di utenti; strumenti per utenze residenziali e commerciali; modelli per i produttori di energia; implementazione, test e validazione. Per le comunità energetiche sono stati studiati criteri di selezione dei contratti bilaterali e meccanismi tariffari interni capaci di adattarsi alle condizioni di mercato. Per gli utenti finali sono stati sviluppati modelli di valutazione economica degli investimenti in fotovoltaico, accumulo e microcogenerazione, insieme ad algoritmi per programmare i carichi schedulabili e interrompibili secondo logiche di demand response. Per i produttori, la ricerca ha riguardato l’allocazione della capacità produttiva e le strategie di offerta nei mercati caratterizzati da aste successive.

L’approccio metodologico combina simulazione e ottimizzazione, impiegando modelli regressivi e autoregressivi, tecniche Monte Carlo, generazione e riduzione degli scenari, intelligenza artificiale e machine learning. Questi strumenti consentono di confrontare alternative decisionali e valutare rischi e opportunità in condizioni variabili. Tra i contesti applicativi considerati rientrano anche i moduli abitativi ad alta efficienza energetica utilizzati in situazioni emergenziali.

Nel 2021 le attività si sono concentrate sull’analisi del settore e sull’impostazione dei modelli; nel 2022 sono proseguite con l’implementazione software e la verifica sperimentale mediante simulazioni e dati reali. Il percorso ha prodotto prototipi funzionali e modelli validati, la cui industrializzazione e commercializzazione sono state rimesse alle successive valutazioni aziendali.

WESMART ENERGY mira così a rendere la gestione dell’energia più efficiente, condivisa e consapevole, incrementando l’autoconsumo, contenendo i costi e favorendo un sistema energetico distribuito, sostenibile e orientato al ruolo attivo degli utenti.

ELECTRO affronta la complessità delle decisioni di aggregatori, consumatori e prosumer, legata all’incertezza dei prezzi, della domanda e della produzione da fonti rinnovabili. La piattaforma intende trasformare dati in informazioni utili alla pianificazione e alla gestione delle risorse, combinando modelli di ottimizzazione, simulazione, intelligenza artificiale e machine learning.

Per le aggregazioni di utenti, il progetto prevede strumenti per valutare e selezionare contratti bilaterali, pianificare gli approvvigionamenti a medio-lungo termine, definire tariffe interne e coordinare impianti di produzione e sistemi di accumulo. Sono inoltre studiati modelli per formulare offerte sul Mercato del Giorno Prima, con attenzione alla misurazione e alla gestione dei rischi.

Per gli utenti residenziali e commerciali, ELECTRO sviluppa metodi per valutare la convenienza degli investimenti e dimensionare le risorse energetiche, considerando tecnologie, costi e modalità d’impiego. Ulteriori funzionalità riguardano la programmazione dei carichi schedulabili e interrompibili, nel rispetto delle abitudini e del comfort degli utilizzatori, e lo studio di meccanismi d’asta per favorire gli scambi virtuali all’interno delle comunità.

Il percorso comprende sei work package: analisi dei mercati elettrici; modelli decisionali per aggregazioni; modelli per singoli utenti; progettazione dell’architettura e dell’esperienza utente; sviluppo e integrazione dei moduli; test e validazione. WeSmart contribuisce all’analisi del contesto, alla definizione dei fabbisogni e alla costruzione dei modelli matematici, valorizzando le esperienze di ricerca nel settore energetico.

La piattaforma è concepita come un sistema aperto, interoperabile e multicanale, con interfacce intuitive e funzioni di raccolta dei dati da sensori e fonti esterne. Test computazionali e simulazioni d’uso ne verificheranno correttezza, efficacia e applicabilità, con l’obiettivo di favorire un uso razionale dell’energia, ridurre i costi e sostenere la partecipazione attiva degli utenti alla transizione energetica.