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La produzione di energia da fonti rinnovabili rappresenta uno dei principali driver nell'ottica dello sviluppo sostenibile. Con i moderni sistemi di monitoraggio legati alle nuove disponibilità di tecnologie sviluppate nell'ambito dell'Internet of Things (IoT), modelli matematici sempre più potenti sono ormai indispensabili per estrarre know-how dai flussi di dati generati da questi sistemi. In questo scenario l'Intelligenza Artificiale (AI) sta attirando una sempre maggiore attenzione in quanto in grado di catturare fenomeni complessi e le loro dinamiche interne. In questa proposta di progetto l'obiettivo è quello di sviluppare ed implementare modelli di AI innovativi, in grado di adattarsi ad una serie di problematiche caratteristiche dei sistemi per la produzione di energia da fonti innovabili. In particolare, si propone lo sviluppo di architetture neurali tramite la combinazione di reti di diversa natura (p.e. reti convolutive, ricorrenti, etc.) in modo da combinare i vantaggi associati ad ognuna di esse e di porre particolare attenzione sulle architetture graph-based , non ancora esplorate nel contesto di interesse. Lo scopo finale è quello di sviluppare dei modelli di AI in grado di ottimizzare le performance operative di questi sistemi garantendo la massima efficienza operativa in funzione della variabilità delle condizioni al contorno ed al tempo stesso di renderli più affidabili nel contesto della manutenzione predittiva.