C’è tempo fino al 5 marzo per partecipare alla call di Terna “Data Science for Resilience”. Obiettivo: trovare soluzioni digitali che, avvalendosi dell’analisi di dati e\o di immagini, “supportino le decisioni aziendali nell’ambito della manutenzione predittiva e nell’ottimizzazione degli investimenti, con l’obiettivo di rendere la nostra infrastruttura sempre più sicura, efficiente e resiliente”.
La ricerca è mirata a soluzioni ad alto profilo tecnologico in grado di elaborare modelli e algoritmi di data analytics basati su un approccio “what if” , che possano sfruttare il dato per guidare Terna con un approccio Data Driven nei seguenti ambiti:
- Data Analytics a supporto delle decisioni: modelli in grado di prioritizzare le attività di manutenzione o di monitoraggio in base alla criticità rilevata a partire dalla sensoristica installata sul campo, con lo scopo individuare i punti più sensibili dell’infrastruttura attraverso l’utilizzo di simulazioni che facciano confronti tra diversi scenari operativi di manutenzione, nell’ottica di migliorare la resilienza e l’efficienza della rete elettrica.
- Data Analytics per forecasting investimenti: modello per la comparazione di scenari finanziari, nell’ottica di guidare le decisioni strategiche e di investire economicamente su tecnologie che possano ottimizzare la gestione dei costi.
- Data Analytics per previsioni meteoclimatiche: modelli Machine Learning in grado di stimare l’evoluzione di diverse variabili meteo-climatiche partendo da un approccio data driven che tengono conto dell’intensificarsi di eventi meteorologici estremi, con lo scopo di definire mappe climatiche su diversi orizzonti temporali, nell’ ottica di guidare la pianificazione di interventi per l’incremento della resilienza della rete di trasmissione.
“Ricerchiamo inoltre – si legge nel bando – soluzioni di artificial Intelligence per la ricostruzione e il riconoscimento delle immagini delle apparecchiature e componenti di Stazioni Elettriche in Alta Tensione in grado di identificare e notificare immediatamente anomalie concordate riconosciute attraverso analisi di immagini, identificare una sotto campionatura delle immagini che non infici i risultati dell’algoritmo di identificazione allo scopo di velocizzare sia la parte di elaborazione che di storage e scartare immagini non idonee all’identificazione”.
Pe partecipare alla call cliccare su https://ternaideas.terna.it/it/login/page
