Principi scientifici innovativi

Il progetto ARGOS si basa su quattro principi scientifici innovativi che garantiscono la fattibilità tecnica.

L'approccio ai Digital Twin supera i limiti dei tradizionali gemelli digitali attraverso l'integrazione di ontologie semantiche per il dominio energetico e architetture auto-adattive. Il sistema implementa algoritmi di apprendimento continuo che consentono al Digital Twin di evolvere autonomamente, correlando informazioni da fonti eterogenee e riconoscendo anomalie in base al contesto operativo. La fattibilità è garantita dall'utilizzo di tecnologie mature integrate con algoritmi proprietari di correlazione multi-dominio

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La Computer Vision Multi-Dominio con Super-Resolution rappresenta un'innovazione nell'integrazione di analisi multispettrali, termiche e LiDAR per rilevamento difetti. Gli algoritmi di super-resolution utilizzano tecniche di registrazione multiframe e ridondanza spazio-temporale per ricostruire dettagli sub-pixel, supportati da hardware commerciale maturo e framework deep learning consolidati.

I Modelli Predittivi Multi-Fisica con Data Assimilation prevedono lo sviluppo di modelli termo-elettro-meccanici semplificati che correlano variabili di stato non osservabili con grandezze misurabili. Le tecniche di data assimilation integrano modelli fisici locali con misure sperimentali per tracking diagnostico non-invasivo, garantendo la fattibilità attraverso l'esperienza consolidata del POLIMI in modellazione elettrotecnica.

Il framework di Gestione Collaborativa Uomo-Robot abilita l'orchestrazione intelligente di risorse umane e robotiche attraverso algoritmi di task allocation dinamico, interfacce di comunicazione naturale e collaborative decision-making, basandosi su tecnologie mature di computer vision, natural language processing e augmented reality.

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Approccio Sperimentale e Validazione

Lo sviluppo del progetto segue un approccio incrementale articolato in tre fasi progressive. La prima fase si concentra sul proof of concept attraverso lo sviluppo del prototipo Digital Twin con dataset sintetici, il testing degli algoritmi computer vision su dataset annotato, la validazione dei modelli termo-elettro-meccanici in ambiente controllato e la prototipazione della comunicazione drone-to-cloud.

La fase di integrazione e validazione prevede il testing del sistema integrato su infrastruttura pilota estesa per oltre 25 km di linee reali, la calibrazione dei modelli predittivi con dati reali TSO e il training dei modelli AI su dataset operativi con validation set indipendente.

La dimostrazione operativa finale comprende una demo funzionale completa su scenario reale con Terna, la verifica dei KPI di performance con accuracy superiore al 90% e recall superiore all'85%, il benchmarking quantitativo versus metodologie tradizionali e l'assessment dell'impatto economico con validazione del business case.

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Gestione dei Rischi Critici

Il progetto affronta proattivamente i principali rischi tecnici identificati. Per le interferenze elettromagnetiche sui droni, viene implementata una strategia comprensiva che include droni con schermatura EMI certificata, algoritmi di compensazione magnetica, ridondanza dei sensori inerziali e testing in camera anecoica pre-deployment con fallback su pilotaggio manuale.

L'integrazione dei dati eterogenei in tempo reale viene gestita attraverso un'architettura edge computing distribuita con algoritmi di compressione adattiva, protocolli di sincronizzazione temporale e buffer intelligenti per la gestione dei picchi di carico. La scalabilità degli algoritmi AI con dataset limitati è affrontata mediante data augmentation avanzata, transfer learning da domini correlati, synthetic data generation e validation incrociata multi-utility.

Le autorizzazioni BVLOS e la compliance normativa sono gestite attraverso l'avvio immediato delle pratiche con legal experts, il coinvolgimento precoce di ENAC, la documentazione completa con analisi rischio e alternative VLOS per le dimostrazioni iniziali.

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Organizzazione e Governance

La governance tecnica è strutturata attraverso uno Steering Committee composto dai CTO dei partner con advisor esterni per review trimestrali, un Technical Board con responsabili dei work package per review mensili dei progressi e un sistema di Quality Assurance basato su milestone e quality gate con criteri go/no-go predefiniti.

L'articolazione dei work package prevede il WP1 dedicato al Digital Twin e architettura sistema sotto la leadership di DIVENTA, il WP2 focalizzato su telerilevamento e fleet management guidato da WESII, il WP3 per modelli predittivi multi-fisica coordinato da POLIMI e il WP4 per integrazione sistema e validazione nuovamente sotto WESII.

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Sostenibilità Economica e Impatto

L'investimento del progetto su 18 mesi è supportato da un'analisi costi-benefici che considera la riduzione dei costi di ispezione, la prevenzione di outage maggiori e l'ottimizzazione della manutenzione. I benefici intangibili includono l'incremento della sicurezza degli operatori, la compliance normativa automatica con reporting real-time e il vantaggio competitivo first-mover nel mercato.

La tutela dei risultati di proprietà intellettuale è garantita attraverso un IP Committee per la valutazione della brevettabilità, joint IP agreement tra partner per revenue sharing ed exploitation rights, una publication strategy coordinata e un'analisi preventiva del freedom-to-operate.

La fattibilità complessiva è garantita dalla complementarità delle expertise dei partner, dall'approccio incrementale con validazione continua, dall'utilizzo di tecnologie mature integrate innovativamente e da una governance rigorosa con risk mitigation proattiva. Il progetto beneficia di TRL iniziali 4 per i componenti core, targetizzando TRL 6-7 finale con pathway chiaro verso la commercializzazione.

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Work Package (WP) e
Linee di Attività (LA)

WP1 - Sviluppo del Digital Twin e dell’architettura di sistema

LA1.1 - Architettura auto-adattiva del Digital Twin [DIVENTA]

LA1.2 - Protocolli di Fusione Dati Multi-Dominio per Ecosistemi Drone-Grid [WESII]

LA1.3 - Definizione dei modelli predittivi [POLIMI-DENG]

LA1.4 - Real-time Processing Engine [DIVENTA]

LA1.5 - Interfacce agentiche con AI agents per operazioni autonome [DIVENTA]

LA1.6 - Cybersecurity Implementation e edge computing [DIVENTA]

WP2 - Mappatura automatica da drone e telerilevamento

LA2.1 - Autorizzazione per Operazioni di volo BVLOS [WESII]

LA2.2 - Computer Vision Avanzata per Identificazione Automatica Difetti [WESII]

LA2.3 - Algoritmi di Path Planning Ottimizzato per Ispezioni Elettriche [WESII]

LA2.4 - 3D Mapping and Reconstruction [WESII]

LA2.5 - Connettività e Data Pipeline to Digital Twin [DIVENTA]

LA2.6 - Fleet Management dei droni [WESII]

LA2.7 - Gestione risorse umane e robotiche [DIVENTA]

WP3 - Modelli Predittivi e Analisi Avanzate per Infrastrutture Elettriche

LA3.1 - Sviluppo di modelli di relazione tra variabili di stato non osservabili e grandezze misurate [POLIMI-DENG]

LA3.2 - Sviluppo dell’osservatore/predittore degli stati di degrado [POLIMI-DENG]

LA3.3 - Realizzazione della catena di misura [POLIMI-DENG]

LA3.4 - Digital Twin Modulo Termo meccanico [DIVENTA]

LA3.5 - Sperimentazione in laboratorio [POLIMI-DENG]

LA3.6 - Analisi dei dati da drone [WESII]

LA3.7 - Sperimentazione sul campo per analisi degrado [POLIMI-DENG]

WP4 - Integrazione di Sistema e validazione

LA4.1 - Rete Sensori IoT per Monitoraggio Ambientale e Validazione Modelli [DIVENTA]

LA4.2 - Super resolution [WESII]

LA4.3 - AI model training e validazione [WESII]

LA4.4 - Test dell’integrazione del sistema [DIVENTA]

LA4.5 - Validazione delle Interfacce agentiche [DIVENTA]

LA4.6 - Setup della dimostrazione su campo [WESII]

LA4.7 - Framework di Valutazione delle Prestazioni e Validazione con Operatori TSO e attività di disseminazione [POLIMI-DENG]

LA4.8 - Piano per industrializzazione [DIVENTA]

LA4.9 - Validazione finale del sistema e disseminazione [WESII]

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Deliverable

(in ordine di rilascio temporale)

REPORT per LA1.1 - Architettura auto-adattiva del Digital Twin [DIVENTA]

REPORT per LA1.2 - Protocolli di Fusione Dati Multi-Dominio per Ecosistemi Drone-Grid [WESII]

REPORT per LA1.3 - Definizione dei modelli predittivi [POLIMI-DENG]

REPORT per LA1.4 - Real-time Processing Engine [DIVENTA]

REPORT per LA1.5 - Interfacce agentiche con AI agents per operazioni autonome [DIVENTA]

REPORT per LA1.6 - Cybersecurity Implementation e edge computing [DIVENTA]

REPORT per LA2.1 - Autorizzazione per Operazioni di volo BVLOS [WESII]

REPORT per LA2.2 - Computer Vision Avanzata per Identificazione Automatica Difetti [WESII]

REPORT per LA2.3 - Algoritmi di Path Planning Ottimizzato per Ispezioni Elettriche [WESII]

REPORT per LA2.4 - 3D Mapping and Reconstruction [WESII]

REPORT per LA2.5 - Connettività e Data Pipeline to Digital Twin [DIVENTA]

REPORT per LA2.6 - Fleet Management dei droni [WESII]

REPORT per LA2.7 - Gestione risorse umane e robotiche [DIVENTA]

REPORT per LA3.1 - Sviluppo di modelli di relazione tra variabili di stato non osservabili e grandezze misurate [POLIMI-DENG]

REPORT per LA3.2 - Sviluppo dell’osservatore/predittore degli stati di degrado [POLIMI-DENG]

REPORT per LA3.3 - Realizzazione della catena di misura [POLIMI-DENG]

REPORT per LA3.4 - Digital Twin Modulo Termo meccanico [DIVENTA]

REPORT per LA3.5 - Sperimentazione in laboratorio [POLIMI-DENG]

REPORT per LA3.6 - Analisi dei dati da drone [WESII]

REPORT per LA3.7 - Sperimentazione sul campo per analisi degrado [POLIMI-DENG]

REPORT per LA4.1 - Rete Sensori IoT per Monitoraggio Ambientale e Validazione Modelli [DIVENTA]

REPORT per LA4.2 - Super resolution [WESII]

REPORT per LA4.3 - AI model training e validazione [WESII]

REPORT per LA4.4 - Test dell’integrazione del sistema [DIVENTA]

REPORT per LA4.5 - Validazione delle Interfacce agentiche [DIVENTA]

REPORT per LA4.6 - Setup della dimostrazione su campo [WESII]

REPORT per LA4.7 - Framework di Valutazione delle Prestazioni e Validazione con Operatori TSO e attività di disseminazione [POLIMI-DENG]

REPORT per LA4.8 - Piano per industrializzazione [DIVENTA]

REPORT per LA4.9 - Validazione finale del sistema e disseminazione [WESII]

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Risultati attesi

Risultati attesi del progetto ARGOS

Digital Twin Auto-Adattivo per Reti Elettriche (Prototipo Software)

Tipologia:

Piattaforma software integrata con architettura auto-adattiva

Prestazioni Obiettivo:

Elaborazione di 10.000+ data points/secondo da fonti multiple
Latenza <1s per decisioni critiche
Scalabilità orizzontale da singole stazioni a reti nazionali
Accuracy predittiva >90% vs ~70% metodi tradizionali

Componenti Misurabili:

Database multi-dimensionale con capacità di storage
API gateway con throughput e uptime
Motore di elaborazione real-time con Complex Event Processing
Interfacce agentiche AI con tempo risposta <10 secondi

Drone Autonomo Certificata BVLOS (Sistema Hardware-Software)

Tipologia:

Sistema integrato hardware-software per ispezioni automatizzate

Prestazioni Obiettivo:

Autonomia di volo
Precisione navigazione <1 metro in ambienti elettromagnetici critici
Operazioni BVLOS certificate su distanze 25+ km
Riduzione tempi ispezione 50% vs metodi tradizionali

Componenti Misurabili:

Autorizzazione ENAC per operazioni Specifiche BVLOS
Sensori multispettrali: risoluzione termica
Sistema anti-interferenza EM con schermatura certificata
Fleet management dashboard con tracking real-time
Data pipeline drone-to-cloud con latenza bassa

Algoritmi Computer Vision Specializzati (Software e Modelli AI)

Tipologia:

Suite algoritmi di machine learning per rilevamento difetti

Prestazioni Obiettivo:

Precision >90% e Recall >85% vs ~75% soluzioni commerciali
Classificazione fine-grained di 20+ tipologie difetti
Processing real-time di video
Riduzione falsi positivi 40% vs stato dell'arte

Componenti Misurabili:

Dataset annotato 10.000+ immagini con ground truth validato
Modelli deep learning ottimizzati per deployment edge
Algoritmi super-resolution con miglioramento qualità
Sistema confidence scoring per uncertainty quantification

Modelli Predittivi Termo-Elettro-Meccanici (Metodi e Software)

Tipologia:

Framework di modellazione multi-fisica con data assimilation

Prestazioni Obiettivo:

Predizione degrado componenti
Early warning con anticipo quantificabile
Riduzione manutenzioni non necessarie

Componenti Misurabili:

Modelli matematici validati per isolatori, conduttori, strutture
Algoritmi data assimilation
Sistema predizione formazione ghiaccio
Framework assessment non-invasivo del degrado
Biblioteca modelli termo-meccanici parametrizzati

Framework Gestione Collaborativa Uomo-Robot (Metodologia e Software)

Tipologia:

Sistema orchestrazione intelligente risorse ibride

Prestazioni Obiettivo:

Ottimizzazione task allocation con efficienza +40%
Riduzione tempi coordinamento 50% vs gestione manuale
Safety score 100% in interazioni fisiche uomo-robot
Interfacce comunicazione naturale con understanding rate >90%

Componenti Misurabili:

Algoritmi task allocation dinamico con optimization engine
Interfacce AR per visualizzazione dati operativi
Sistema comunicazione vocale/gestuale certificato safety
Digital workforce management con scheduling intelligente
Protocolli safety monitoring per collaborative operations

Sistema Validazione Performance con TSO (Risultati Sperimentali)

Tipologia:

Framework assessment e validazione operativa

Prestazioni Obiettivo:

Validazione su 25+ km di linee elettriche reali ROI demonstration 200-400% in 3-5 anni Benchmarking quantitativo vs metodologie tradizionali Satisfaction score >8/10 da operatore TSO

Componenti Misurabili:

KPI framework specifico per manutenzione predittiva Validation studies con dati operativi reali TSO Cost-benefit analysis con metriche standardizzate Performance reports con confronto stato dell'arte Certification pathway per deployment commerciale

Piano Industrializzazione e IP Portfolio (Strategia Commerciale)

Tipologia:

Business plan e strategia proprietà intellettuale

Prestazioni Obiettivo:

2+ patent applications in Digital Twin e AI per energy Business model validato con potential customers Go-to-market strategy per €10M+ revenue target entro 2030 Partnership framework con almeno 3 major utilities europee

Componenti Misurabili:

Analisi mercato TAM (Total Addressable Market) Competitive intelligence su 5+ player internazionali Revenue model con licensing + services mix Partnership agreements con technology integrators Investor pitch deck per Series A funding Chiudi

Obbiettivi

Obbiettivi del progetto ARGOS

Digital Twin Semanticamente Consapevoli e Gestione Collaborativa Uomo-Robot

Sviluppo di Digital Twin semanticamente consapevoli che superano i limiti degli attuali "mirror passivi". Mentre le soluzioni esistenti si limitano alla replica statica della realtà, ARGOS introduce gemelli digitali che apprendono dai dati, si evolvono nel tempo e supportano decisioni autonome attraverso interfacce agentiche AI. L'innovazione risiede nell'integrazione di ontologie semantiche per il dominio energetico e architetture auto-adattive, consentendo al sistema di comprendere il significato dei dati contestualizzati. L'avanzamento metodologico più significativo è l'introduzione di framework per gestione collaborativa di risorse umane e robotiche, che sviluppa algoritmi di task allocation dinamico ottimizzando l'assegnazione di compiti basandosi su competenze umane vs capacità robotiche. Questo rappresenta un salto qualitativo verso l'orchestrazione intelligente di team ibridi multidisciplinari nelle operazioni critiche.

Computer Vision Multi-Dominio e Super-Resolution

L'innovazione tecnologica consiste nell'implementazione di algoritmi di computer vision specializzati per identificazione automatica di difetti su componenti elettrici, integrando analisi multispettrali, termiche e LiDAR. Il sistema sviluppa algoritmi di super-resolution dedicati per migliorare la qualità dei dati acquisiti da piattaforme aeree, utilizzando tecniche di registrazione multiframe e ridondanza spazio-temporale. Il breakthrough nel coverage path planning ottimizzato per missione critiche consente missioni coordinate su scala territoriale con riduzione dei tempi di ispezione, superando le limitazioni delle ispezioni tradizionali attraverso l'implementazione di sistemi di obstacle avoidance e mitigazione interferenze EM.

Modelli Predittivi Multi-Fisica e Data Assimilation

Il terzo avanzamento metodologico sviluppa modelli predittivi termo-elettro-meccanici specifici per componenti delle reti elettriche, implementando tecniche di data assimilation tra modelli fisici e misure acquisite da drone per assessment non-invasivo del degrado. I fenomeni considerati includono degrado conduttori aerei, tenuta dielettrica isolatori, stress meccanici da manicotti di ghiaccio e correlazione campi elettromagnetici-dati operativi. L'approccio innovativo utilizza IA generativa per sintesi di scenari di guasto e generazione dinamica di strategie manutentive, considerando variabili complesse attraverso algoritmi di uncertainty quantification.

Interfacce Agentiche Autonome

Agenti AI autonomi per orchestrazione intelligente delle operazioni, superando la dipendenza da intervento umano continuo. Gli agenti virtuali gestiscono automazione di workflow, raccomandazioni contestuali e decision-making collaborativo che combina intuizione umana e analisi AI, rivoluzionando il paradigma operativo verso l'autonomia intelligente.

Incremento Conoscenza dei Partner

WES II SRL: Computer vision multi-dominio e algoritmi di super-resolution per telerilevamento, Navigazione autonoma in ambienti complessi, Integrazione HW/SW per droni certificati BVLOS

DIVENTA SRL: Architetture auto-adattive e sistemi distribuiti per infrastrutture critiche, Sviluppo di interfacce agentiche e AI conversazionale, Gestione collaborativa Uomo-Robot

POLIMI-DENG: Modelli predittivi multi-fisica per componenti elettrici con data assimilation, Tecniche diagnostiche non-invasive per assessment degrado

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