Omnienergy - Supporto scientifico per la progettazione e sviluppo di sistemi decisionali basati su algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per analisi dei dati (DTA.AD002.709)
Area tematica
Scienze del sistema Terra e tecnologie per l'ambiente
Area progettuale
Gestione sostenibile ed efficiente delle risorse naturali, degli ecosistemi e della biodiversità (DTA.AD002)Struttura responsabile del progetto di ricerca
Istituto di ricerca sulle acque (IRSA)
Responsabile di progetto
VITOFELICE URICCHIO
Telefono: 3356499831
E-mail: vitofelice.uricchio@cnr.it
Abstract
L'attività si riferisce ad una ricerca bibliografica volta a ricercare i migliori approcci scientifici per la progettazione e sviluppo di sistemi decisionali basati su algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning volti a migliorare i livelli di affidabilità dei servizi previsionali di produzione e domanda di energia elettrica da fonti rinnovabili. Il progetto mira a migliorare la comprensione dei dati attraverso l'impiego di tecnologie di machine learning in grado di suggerire le aree dove favorire installazioni per la produzione di energie da fonti rinnovabili. La validazione degli algoritmi di machine learning sarà ispirata dal confronto tra previsioni e produzioni di eregie rinnovabili sulla base dei dati acquisiti in Puglia da ARIF.
Data inizio attività
22/10/2021
Parole chiave
Machine learning, Energie rinnovabili, Ottimizzazione ubicazioni impianti
Ultimo aggiornamento: 04/05/2024