OPTIM-EE

Descrizione dell'operazione

OPTIM-EE – Sistema integrato per l'ottimizzazione della produzione e del consumo di energia elettrica. Progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale cofinanziato dall'Unione europea nell'ambito del Programma Regionale Abruzzo FESR 2021-2027, Priorità I – Obiettivo specifico 1.1, Intervento 1.1.1.2 "Sostegno a progetti collaborativi di Ricerca e Innovazione" (CUP C19J25004900007). Realizzato dal raggruppamento composto da Reiss Romoli S.r.l. (capofila), Odoardo Zecca S.r.l., Radiolabs e Università degli Studi dell'Aquila, il progetto sviluppa un Digital Twin data-driven, un framework di intelligenza artificiale distribuita edge-cloud e una soluzione di cybersecurity end-to-end per rendere più efficienti, resilienti e sostenibili le piccole reti di distribuzione elettrica e gli impianti di produzione e consumo, favorendo l'integrazione delle fonti rinnovabili e la manutenzione predittiva. Durata: 30 mesi (aprile 2026 – ottobre 2028). Investimento complessivo: € 2.379.999,99; contributo concesso: € 1.615.929,99.

L'Università degli Studi dell'Aquila partecipa attraverso il Networks and Services Laboratory (NSLab) del DISIM, responsabile dei modelli di Digital Twin per i casi d'uso selezionati e dei modelli di intelligenza artificiale distribuita per l'analisi dei dati e l'ottimizzazione dei processi, e coordinatore della fase di ampia diffusione dei risultati della ricerca.

Risultati raggiunti

Aggiornamento: ottobre 2026. Progetto avviato il 10 aprile 2026. È in corso la prima fase (aprile – novembre 2026), dedicata ai requisiti di sistema, alla descrizione del sistema e all'analisi del quadro normativo su energia e cybersecurity; nello stesso periodo sono stati definiti il piano di diffusione dei risultati e l'identità visiva del progetto. I risultati tecnici (Digital Twin e AI distribuita) saranno pubblicati progressivamente in questa pagina e nella pagina web di progetto, in corso di attivazione.

Il progetto

OPTIM-EE – Ottimizzazione della produzione e del consumo di energia elettrica sviluppa un sistema integrato per l'ottimizzazione della produzione e del consumo di energia elettrica, anche da fonti rinnovabili, rivolto a piccole reti di distribuzione e a impianti di produzione e consumo. La soluzione unisce asset fisici, flussi di dati in tempo reale, modelli predittivi basati su intelligenza artificiale e un livello di cybersecurity end-to-end, sfruttando AI distribuita, Industrial IoT, Digital Twin ed edge-cloud computing.

Un Digital Twin data-driven, alimentato da reti neurali ricorrenti e random forest addestrate su dati di campo, replica il comportamento fisico e operativo degli impianti e consente la simulazione di scenari, l'ottimizzazione dei flussi energetici e la manutenzione predittiva. Un framework di AI distribuita orchestra dinamicamente microservizi containerizzati di pre-elaborazione, inferenza e ottimizzazione tra nodi edge e cloud, riducendo latenza e traffico verso il cloud e garantendo resilienza. Spazi dati sicuri permettono la condivisione delle informazioni tra gli stakeholder. Il sistema punta ad almeno 2.000 punti monitorati e sarà integrato e validato a TRL 8 in ambiente industriale.

Il nostro ruolo

L'Università dell'Aquila (DISIM, Networks & Services Lab) è il nodo scientifico del raggruppamento. NSLab guida le due sotto-fasi centrali della ricerca industriale: i modelli di Digital Twin per i casi d'uso selezionati (architettura virtuale, parametrizzazione, interfacciamento IoT e validazione preliminare) e i modelli di AI distribuita per l'analisi dei dati e l'ottimizzazione dei processi (distribuzione dei task tra edge e cloud, dataset di addestramento, criteri di aggiornamento online e metriche di prestazione per la previsione di produzione e consumo e la regolazione dei set-point). NSLab coordina inoltre la diffusione dei risultati della ricerca (pubblicazioni Open Science, eventi industriali e workshop, tesi e tirocini) e contribuisce ai requisiti di sistema, ai requisiti computazionali dell'architettura edge-cloud e del data space e all'implementazione dei modelli di AI. Il micro-data-center edge del laboratorio è usato per testare i modelli predittivi e gli algoritmi di ottimizzazione.

In sintesi

• Programma: Programma Regionale Abruzzo FESR 2021-2027, Intervento 1.1.1.2 "Sostegno a progetti collaborativi di Ricerca e Innovazione" (dominio RIS3 ICT/Spazio); ricerca industriale e sviluppo sperimentale.
• Durata: 30 mesi, aprile 2026 – ottobre 2028.
• Raggruppamento: Reiss Romoli S.r.l. (capofila), Odoardo Zecca S.r.l., Radiolabs, Università degli Studi dell'Aquila.
• Budget: investimento totale 2,38 M€, contributo 1,62 M€. Università dell'Aquila: 250.000 € (contributo 156.250 €).
• Responsabile di unità: Andrea Marotta.

Progetto cofinanziato dall'Unione europea – PR Abruzzo FESR 2021-2027 – CUP C19J25004900007