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Trento

Doppietta trentina alla “business challenge” sui big data di Berlino

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Migliorare la sicurezza stradale di Barcellona o intercettare le transazioni fraudolente nei supermercati della Baviera.

Sono solo alcuni degli obiettivi di EDI – European Data Incubator, la “business challenge” che mette in contatto 40 gruppi industriali e municipalizzate del continente con altrettante startup dei big data capaci di intervenire in maniera innovativa sui loro processi aziendali.

Tra le proposte selezionate anche le trentine MobyGIS ed Energenius, che domani voleranno a Berlino per partecipare alla seconda fase della competizione, durante la quale avranno la possibilità di vincere fino a 100 mila euro per implementare il proprio progetto. MobyGIS, insediata nel Business Innovation Centre di Trentino Sviluppo a Pergine Valsugana, presenterà un sistema intelligente per la gestione delle acque e la previsione della siccità da realizzare in collaborazione con la municipalizzata sivigliana Emasesa. Energenius invece, insediata in Progetto Manifattura, proporrà un modello previsionale per ottimizzare lo scambio sul posto dell’energia prodotta dalle Cartiere del Garda.

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Anche i big data “trentini” saranno protagonisti di EDI – European Data Incubator, la business challenge voluta da Bruxelles per far incontrare quaranta gruppi industriali pubblici e privati del continente con altrettante startup innovative, capaci di aiutarli a efficientare i propri processi produttivi.

Tra le proposte selezionate ci sono infatti anche quelle di MobyGIS ed Energenius, insediate rispettivamente nel Business Innovation Centre di Trentino Sviluppo a Pergine Valsugana e in Progetto Manifattura a Rovereto.

Domani, mercoledì 9 ottobre, le due startup voleranno a Berlino per partecipare alla seconda fase della competizione, durante la quale si sfideranno a colpi di pitch per provare a vincere fino a 100 mila euro per implementare il proprio progetto.

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MobyGIS, nello specifico, presenterà “Waterjade”, un sistema intelligente di supporto alle decisioni per la gestione delle risorse idriche da applicare in via sperimentale alla municipalizzata dell’acqua pubblica della città spagnola di Siviglia. La startup, fondata dall’ingegnere Matteo Dall’Amico nel 2014, conta ad oggi sei dipendenti ed era già stata premiata l’anno scorso dalla Commissione europea per i propri applicativi per la quantificazione delle risorse idriche su larga scala attraverso il ricorso ai dati satellitari, attualmente in uso presso i centri antivalanghe e le autorità di bacino dell’arco alpino.

“Waterjade – spiega Dall’Amico – è una sorta di evoluzione di quei sistemi. Attraverso una combinazione di tecniche di modellazione fisica e machine learning permette infatti di prevedere l’afflusso di acqua ai bacini di raccolta, nonché di simulare la domanda idrica da parte degli utenti a secondo de clima e delle attività produttive”. In questo modo si potrà, per esempio, prevedere l’avvicinarsi di un periodo di siccità e decidere in via precauzionale di riempire i serbatoi di raccolta.

Energenius, la startup che, combinando ingegneria e informatica, monitora i sistemi di raffreddamento, riscaldamento, illuminazione e ventilazione delle aziende e le aiuta a ridurre le bollette energetiche, proporrà invece “Genius Grid”. Il progetto, che verrà sviluppato in collaborazione con Cartiere del Garda, mira a ottimizzare il sistema di scambio sul posto di energia dell’impianto. La cartiera vanta infatti un imponente impianto a gas, che genera vapore ed elettricità, in parte deputati al funzionamento dei macchinari e in parte immessi nella rete locale.

“Genius Grid – spiega il project manager Matteo Gerola – dà in pasto a un’intelligenza artificiale una serie di dati legati al funzionamento e ai consumi dell’impianto che fino ad oggi sono stati esaminati da un professionista umano”. Ciò permette di ridurre la perdita di informazioni e di quantificare con un margine di precisione più alto quanta energia verrà utilizzata dalla cartiera e quanta potrà di conseguenza essere immessa nella rete. Così facendo, lo stabilimento stima di ridurre del 20% le penali che ad oggi deve pagare quando immette sul mercato più energia rispetto a quella richiesta oppure ne offre meno nei giorni in cui si registrano picchi di consumo.

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