ROMA (ITALPRESS) – Eoliann e Fast Computing sono le due startup scelte per collaborare con Terna nell’ambito della challenge “Data Science for Resilience”, lanciata a dicembre dello scorso anno per individuare soluzioni digitali a favore di una sempre maggiore resilienza della rete di trasmissione nazionale, 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.
“Data Science for Resilience” è la prima call a essere stata avviata dalla società guidata da Giuseppina Di Foggia sulla piattaforma di open innovation “Terna Ideas” e ha visto la partecipazione di ben 71 startup. In particolare, le candidature hanno riguardato soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per migliorare ulteriormente la manutenzione predittiva e il monitoraggio delle infrastrutture elettriche, con l’obiettivo di renderle ancor più sicure ed efficienti di fronte a eventi climatici sempre più estremi e frequenti. A seguito di un demo day tenutosi a maggio, durante il quale una selezione di dieci startup finaliste ha presentato i propri progetti, il team di innovazione di Terna e i loro colleghi delle linee di business interessate hanno identificato, dopo un’approfondita analisi, le due realtà con cui avviare un percorso di sperimentazione concreta delle soluzioni innovative proposte.
Gli spazi di innovazione di Terna hanno poi ospitato l’avvio dei lavori con le due startup per approfondire i casi d’uso, gli obiettivi, gli indicatori di performance e la durata dei progetti.
“Siamo molto soddisfatti della partecipazione e del grande entusiasmo con cui le startup hanno risposto a questa challenge, nata per individuare soluzioni ad alto profilo tecnologico che renderanno l’infrastruttura di trasmissione in alta tensione sempre più sicura, sostenibile e resiliente. Siamo convinti che l’innovazione sia uno dei principali abilitatori della transizione energetica e fare innovazione significhi interagire con le startup per introdurre strumenti e tecnologie nuove, determinanti per l’evoluzione del settore elettrico”, ha commentato Massimiliano Garri, Direttore Innovation & Market Solutions di Terna.
In dettaglio, 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 loro missione è migliorare la resilienza delle infrastrutture e la gestione del rischio climatico. La partnership tra Eoliann e Terna si concentrerà sull’impiego delle immagini satellitari e dei modelli di Eoliann quale fonte di dati per migliorare il calcolo e la valutazione della pericolosità idraulica: una soluzione utile all’azienda nella pianificazione di nuove linee elettriche, nonchè nella gestione di quelle esistenti, in aree potenzialmente più esposte a fenomeni metereologici estremi.
Fast Computing, startup triestina fondata dal gruppo di ricerca di matematica applicata della SISSA (Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati), è specializzata in modelli statistici e tecnologie di calcolo per l’analisi dei dati in tempo reale. La startup svilupperà per Terna 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.
“Data Science for Resilience” è la prima call a essere stata avviata dalla società guidata da Giuseppina Di Foggia sulla piattaforma di open innovation “Terna Ideas” e ha visto la partecipazione di ben 71 startup. In particolare, le candidature hanno riguardato soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per migliorare ulteriormente la manutenzione predittiva e il monitoraggio delle infrastrutture elettriche, con l’obiettivo di renderle ancor più sicure ed efficienti di fronte a eventi climatici sempre più estremi e frequenti. A seguito di un demo day tenutosi a maggio, durante il quale una selezione di dieci startup finaliste ha presentato i propri progetti, il team di innovazione di Terna e i loro colleghi delle linee di business interessate hanno identificato, dopo un’approfondita analisi, le due realtà con cui avviare un percorso di sperimentazione concreta delle soluzioni innovative proposte.
Gli spazi di innovazione di Terna hanno poi ospitato l’avvio dei lavori con le due startup per approfondire i casi d’uso, gli obiettivi, gli indicatori di performance e la durata dei progetti.
“Siamo molto soddisfatti della partecipazione e del grande entusiasmo con cui le startup hanno risposto a questa challenge, nata per individuare soluzioni ad alto profilo tecnologico che renderanno l’infrastruttura di trasmissione in alta tensione sempre più sicura, sostenibile e resiliente. Siamo convinti che l’innovazione sia uno dei principali abilitatori della transizione energetica e fare innovazione significhi interagire con le startup per introdurre strumenti e tecnologie nuove, determinanti per l’evoluzione del settore elettrico”, ha commentato Massimiliano Garri, Direttore Innovation & Market Solutions di Terna.
In dettaglio, 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 loro missione è migliorare la resilienza delle infrastrutture e la gestione del rischio climatico. La partnership tra Eoliann e Terna si concentrerà sull’impiego delle immagini satellitari e dei modelli di Eoliann quale fonte di dati per migliorare il calcolo e la valutazione della pericolosità idraulica: una soluzione utile all’azienda nella pianificazione di nuove linee elettriche, nonchè nella gestione di quelle esistenti, in aree potenzialmente più esposte a fenomeni metereologici estremi.
Fast Computing, startup triestina fondata dal gruppo di ricerca di matematica applicata della SISSA (Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati), è specializzata in modelli statistici e tecnologie di calcolo per l’analisi dei dati in tempo reale. La startup svilupperà per Terna 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.
– foto ufficio stampa Terna –
(ITALPRESS).
