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La gestione dell'energia è un fattore chiave per la crescita e lo sviluppo della società. La previsione del consumo e della produzione di energia è diventata un'esigenza cruciale per migliorare le prestazioni energetiche e la sostenibilità ambientale. Nell'ambito delle fonti energetiche rinnovabili, lo sviluppo di nuovi paradigmi di deep learning rappresenta un'importante sfida per lo sviluppo sostenibile. Il gruppo di ricerca studia l'applicazione di diverse tecnologie e studiando nuovi framework algoritmici per realizzare sinergie tra diverse soluzioni nella "Twin Transition" dei sistemi energetici e digitali. Gli ambiti di ricerca riguardano tra l'altro:

• predizione di serie temporali energetiche (carico e produzione), in particolare per le fonti energetiche rinnovabili;
• modelli avanzati di ottimizzazione basati su reti neurali e tecniche generative per applicazioni nei settori dell'energia verde e intelligente;
• machine learning e deep learning applicati a smart grid, edifici intelligenti, comunità energetiche, reti di sensori intelligenti, ecc.
• digital twin per sistemi complessi in ambito industriale (elettico, energetico, trasporti, logistica, etc.) e ICT (telecomuniczoini, cybersecurity, multimedia, etc.)