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Due startup affiancheranno Terna nel monitoraggio della rete

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Sono italiane le due startup (Eoliann e Fast Computing) che collaboreranno con Terna per introdurre soluzioni digitali di nuova generazione nel sistema di monitoraggio e manutenzione predittiva delle infrastrutture elettriche.

Rendere la rete di trasmissione nazionale più smart e resiliente

Saranno due startup italiane, rispettivamente una torinese e una triestina, a supportare Terna, il principale operatore nazionale per la trasmissione di energia elettrica,  nell’individuazione di soluzioni digitali in grado di rendere la rete di trasmissione nazionale  più resiliente.

75mila km di linee elettriche da monitorare

Attualmente la rete gestita da Terna è costituita da circa 75.000 km di linee elettriche ad alta e altissima tensione e da oltre 900 stazioni elettriche su tutto il territorio italiano. Eoliann e Fast Computing ,le due aziende che hanno superato la challenge “Data Science for Resilience” lanciata dall’operatore lo scorso dicembre (alla quale hanno partecipato ben 71 startup), offriranno soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per migliorare la manutenzione predittiva e il monitoraggio di tali infrastrutture. 

Una rete elettrica sempre più efficiente

L’obiettivo è avviare un percorso di sperimentazione concreta delle soluzioni innovative proposte, in modo da rendere la rete elettrica ancor più sicura ed efficiente di fronte a eventi climatici sempre più estremi e frequenti.  

Eoliann, per prevenire l’impatto di fenomeni meteo estremi

Più nello specifico, Eoliann è una startup torinese del climate tech, fondata nel 2022, che utilizza dati satellitari e algoritmi di machine learning per prevedere ​la probabilità, l’intensità e l’impatto di eventi climatici estremi. La mission aziendale è migliorare la resilienza delle infrastrutture e la gestione del rischio climatico. In questo caso, quindi, la collaborazione sarà focalizzata sull’impiego delle immagini satellitari per migliorare il calcolo e la valutazione della pericolosità idraulica. Si tratta di una soluzione utile all’azienda nella pianificazione di nuove linee elettriche, nonché nella gestione di quelle esistenti, in aree potenzialmente più esposte a fenomeni metereologici estremi.

Fast Computing, per stimare la probabilità delle anomalie

Fast Computing, startup triestina fondata dal gruppo di ricerca di matematica applicata della SISSA (Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati), è invece specializzata in modelli statistici e tecnologie di calcolo per l’analisi dei dati in tempo reale. La partnership si concentrerà, dunque, sullo sviluppo di un modello, basato sui dati aziendali, di manutenzione predittiva dei macchinari situati nelle stazioni elettriche della società, al fine di stimare la probabilità di eventuali anomalie e anticipare la necessità di ricorrere a operazioni manutentive.

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