Innovazione
L'intelligenza artificiale è una realtà che permea ogni settore dell’economia e della società. Oggi, i sistemi di AI non solo analizzano dati e ottimizzano processi, ma sono anche in grado di generare contenuti, supportare le decisioni complesse e apprendere in modo autonomo.
Il progresso tecnologico in questo ambito è stato talmente rapido che l'AI è ormai una leva fondamentale per l’innovazione, spingendo aziende, governi e istituzioni a ripensare i propri modelli tradizionali di business e governance.
In questo contesto, Enel Innothon 2025 ha l’obiettivo di ingaggiare giovani talenti per sviluppare applicazioni basate sull’intelligenza artificiale in diversi ambiti tecnologici, favorendo la collaborazione tra esperti di settore, aziende e giovani talenti per creare soluzioni innovative e sostenibili.
Uno dei settori più promettenti in cui l’AI sta dimostrando il suo impatto trasformativo è, quello energetico, chiamato oggi ad affrontare sfide cruciali: la necessità di accelerare la transizione verso le fonti di generazione rinnovabili e decarbonizzate e l’elettrificazione dei consumi, l’ottimizzazione dell’efficienza operativa e la gestione intelligente delle risorse.
L’intelligenza artificiale è centrale in ognuna di queste sfide, offrendo nuovi strumenti per migliorare la produzione, la distribuzione e il consumo di energia.
Enel Innothon 2025: il contest e le challenge
Come pionieri dell’innovazione sostenibile, abbiamo integrato da tempo l’intelligenza artificiale nei nostri processi aziendali. Da questi presupposti nasce Enel Innothon 2025, un contest che invita studenti universitari e neolaureati delle università italiane a sviluppare applicazioni basate sull’AI per affrontare casi d’uso reali, testando sul campo le proprie competenze e lavorando a stretto contatto con i nostri esperti.
I partecipanti possono scegliere una o più challenge a cui rispondere, presentare la propria proposta e, se selezionati, collaborare con noi per trasformare la loro idea in realtà.
La competizione si articola in 6 challenge, ognuna delle quali affronta un diverso aspetto del business energetico, dalla generazione e distribuzione di energia fino all’ottimizzazione delle strategie di mercato, passando per la gestione delle risorse.
I proponenti delle soluzioni selezionate come vincitrici avranno la possibilità di svolgere uno stage in Enel, seguendo in prima persona l’evoluzione della propria proposta in un progetto concreto e vivendo un'esperienza di networking e crescita professionale significativa.
Per dare un quadro più concreto delle sfide, ecco una panoramica dettagliata delle sei challenge proposte.
Analista virtuale di mercati economici
Questa challenge invita i partecipanti a sviluppare un’analista virtuale del mercato basato sull'intelligenza artificiale.
L'obiettivo è analizzare dati economici pubblici, notizie finanziarie e report di mercato per generare scenari futuri plausibili a supporto di decisioni strategiche.
Ai partecipanti viene chiesto di concentrarsi su uno degli aspetti del sistema, come la previsione degli indicatori economici, l'analisi delle notizie economico-finanziarie.
La valutazione del loro impatto, o la generazione di scenari futuri. Le applicazioni dovranno integrare dati provenienti da diverse fonti, utilizzare tecniche di analisi come l'elaborazione del linguaggio naturale, e fornire capacità di previsione.
I partecipanti dovranno inoltre dimostrare come l'intelligenza artificiale possa migliorare la comprensione delle dinamiche di mercato e la previsione di scenari futuri, contribuendo alla creazione di strumenti pratici per l'analisi economica.
Recupero dell’energia attraverso le serie temporali
In questo caso, i partecipanti sono chiamati a sviluppare applicazioni per rilevare le perdite non tecniche sulla rete, superando i limiti dei metodi di analisi tradizionali. L’obiettivo è elaborare approcci innovativi per monitorare e analizzare i dati temporali provenienti dai consumi energetici, dalle interazioni con i clienti e dalle misurazioni della rete, al fine di identificare le anomalie
I partecipanti sono invitati a esplorare tecniche come l'analisi delle serie temporali e il deep learning, con lo scopo di sviluppare soluzioni scalabili e adattabili in grado di affrontare le sfide emergenti delle reti energetiche moderne.
Generazione di dati sintetici per migliorare l’accuratezza della classificazione delle immagini
Questa sfida invita a creare immagini sintetiche della vegetazione per migliorarne il riconoscimento automatico.
I partecipanti lavoreranno con foto reali scattate da droni, generando dati artificiali per addestrare modelli più precisi.
L’obiettivo è sviluppare un sistema che aiuti a classificare meglio le specie vegetali, e in particolar modo quelle protette, nei potenziali siti destinati agli impianti rinnovabili, contribuendo alla tutela dell’ambiente con l’intelligenza artificiale.
Oltre la nitidezza: la rivoluzione delle immagini satellitari
Sviluppare approcci in grado di migliorare la risoluzione delle immagini satellitari, superando le soluzioni attuali sul mercato. L'obiettivo di questa challenge è, infatti, quello di perfezionare la qualità e la risoluzione delle immagini satellitari, mantenendo l'accuratezza spettrale e l'integrità strutturale.
I partecipanti dovranno esplorare tecniche come la generazione di dati sintetici, l’apprendimento auto supervisionato e l’uso di reti neurali fisicamente informate. Le applicazioni verranno testate su scenari reali, come il monitoraggio della costruzione di impianti e l'analisi dello sviluppo urbano.
Previsione dell’andamento di futures di mercato
Questa challenge si concentra sulla realizzazione di modelli predittivi per prevedere l'andamento di futures di mercato come Brent, EUA (European Union Allowance), rame e alluminio, con l'obiettivo di generare previsioni giornaliere per orizzonti di 1, 5 e 10 giorni, utilizzando serie storiche e dati pubblici.
I partecipanti dovranno sviluppare modelli che analizzano dati real-time, identificando eventuali tendenze.
Ottimizzazione energetica basata su AI per piccole e medie imprese
Lo scopo dell’ultima challenge è sviluppare uno strumento di consulenza energetica basato sull’ intelligenza artificiale per le piccole e medie imprese, che integri fonti esterne di dati come previsioni meteo, prezzi di mercato e piani di produzione.
La piattaforma dovrà fornire raccomandazioni personalizzate per ottimizzare i consumi energetici e ridurre i costi, analizzando i modelli di consumo e identificando opportunità di risparmio. I partecipanti dovranno progettare un sistema in grado di adattarsi in tempo reale ai cambiamenti delle condizioni di mercato e aziendali, offrendo suggerimenti per la gestione delle risorse energetiche, l’ottimizzazione della pianificazione della produzione e la riduzione dei picchi di consumo.
Scopri tutte le challenge e approfondisci i dettagli nella sezione dedicata su Enel Open Innovability®: il primo passo per trasformare le tue idee in soluzioni concrete.
