Big Cover-AI Energy
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Le nuove sfide del settore Energy e il ruolo dell’AI nel bilanciamento delle reti energetiche

Artificial Intelligence & RPA

Dall’AI e Machine learning fino alla Robot Process Automation

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Nel contesto dinamico dell'industria energetica odierna, i player nazionali del settore Energy si trovano di fronte a una serie di sfide cruciali:

  • Decarbonizzazione e integrazione delle energie rinnovabili: Con un crescente spostamento verso fonti di energia rinnovabile come solare ed eolica, è necessario bilanciare l'integrazione di queste fonti intermittenti nella rete elettrica esistente e dominare l’elemento di incertezza insito nella produzione di questa tipologia energetica.

  • Elettrificazione dei trasporti e delle infrastrutture: L'aumento dell'elettrificazione dei trasporti e delle infrastrutture comporta una maggiore domanda di energia elettrica, richiedendo una gestione più efficiente e flessibile della rete.

  • Digitalizzazione e automazione per la resilienza e la sicurezza delle reti: Per ottimizzare le operations e migliorare l'affidabilità del servizio la trasformazione digitale del settore è cruciale governare in termini predittivi e prescrittivi la sicurezza e la capacità di offerta della rete energetica, in un contesto di crescenti eventi climatici estremi e di minacce alla sicurezza delle infrastrutture.

Il ruolo dell’AI nel bilanciamento delle reti energetiche

Generative AI

Catalizzatore di innovazione, booster per la creatività umana e acceleratore dei processi di automation. Perché l’AI Generativa ci rende (già) migliori

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L’AI integra le tipiche funzionalità di Situational Awareness (monitoraggio, rilevamento di anomalie e predizione dei guasti delle risorse distribuite) con nuove funzionalità intelligenti in grado di soddisfare al meglio le nuove esigenze emergenti, quali:

  • Efficientamento delle risorse per prevenire l’indisponibilità delle infrastrutture senza ridurne la «capacity» ed allungando la vita utile degli asset, grazie ad accurati approcci algoritmici per gestire e simulare le dinamiche variabili come cambiamenti climatici ed eventi straordinari.
  • Gestione delle situazioni di crisi ed emergenze per una tempestiva mitigazione e risoluzione delle criticità derivanti da minacce alla sicurezza dei sistemi (per disastri naturali, errori umani, …), per garantire la continuità di servizio e accelerare il recupero della piena operatività dei sistemi.

Casi d’uso dell’Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione delle risorse

Utilizzo delle tecnologie digitali e dell'intelligenza artificiale nelle infrastrutture di mobilità

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