Federated REinforcement learning come Soluzione di IA per la gestione dei flussi energetici delle comunità energetiche rinnovabili.

Il progetto fa leva sui risultati ottenuti dal progetto GEMMA (Nota 1) e si pone l’obiettivo di rendere affidabile ed efficace la transizione energetica dai combustibili fossili alle energie rinnovabili con particolare riferimento alle Comunità Energetiche Rinnovabili (CER).

Con il progetto FRESIA si affronta la nascente sfida di scalare gli algoritmi rispetto alle dimensioni crescenti delle CER, che, sulla base di quanto osservato in altri Paesi, possono aumentare fino a decine di migliaia di unità.

Il progetto FRESIA ha pertanto l’obiettivo di sviluppare e testare algoritmi basati su FRL per l’ottimizzazione energetica nell’ambito delle CER, garantendo l’anonimato dei dati degli utenti CER e la scalabilità degli algoritmi grazie all’architettura distribuita edge-cloud.