Ricercatori trapanesi presentano a "Sentinel-Grid" per il monitoraggio delle reti elettriche

 Si è conclusa nei giorni scorsi, presso il campus dell'Università degli Studi di Palermo, la quinta edizione dell'Italian Meeting on Probability and Mathematical Statistics (IMPMS 2026), uno dei più importanti appuntamenti scientifici nazionali dedicati alla probabilità, alla statistica matematica e alle loro applicazioni.

L'evento, promosso dal gruppo PRISMA dell'Unione Matematica Italiana (UMI) e organizzato dall'associazione PAMCS insieme al Dipartimento di Matematica e Informatica, al Dipartimento SEAS e al Dipartimento di Fisica e Chimica dell'Ateneo palermitano, ha richiamato studiosi provenienti da università e centri di ricerca italiani e internazionali.

Con oltre 300 relatori, 80 sessioni speciali e cinque sessioni plenarie affidate a esperti di fama internazionale, il congresso si è confermato un importante momento di confronto scientifico e di condivisione delle più recenti innovazioni nel campo della ricerca applicata.

Il progetto Sentinel-GRID

Tra i lavori che hanno suscitato maggiore interesse figura Sentinel-GRID, un progetto sviluppato dalla collaborazione tra Al.trafo S.r.l., azienda attiva nel settore dei trasformatori elettrici, e Informatica S.r.l., PMI innovativa con sede a Trapani e impegnata nelle attività di ricerca e sviluppo.

Lo studio è stato presentato dal ricercatore trapanese Giuseppe Oddo e riguarda un sistema innovativo per il monitoraggio avanzato dei trasformatori elettrici, cofinanziato dal Ministero dell'Ambiente e della Sicurezza Energetica (MASE).

Sentinel-GRID si basa su un'architettura distribuita composta da sensori IoT a bassissimo consumo energetico, progettati secondo il principio "fit-and-forget", ovvero installabili e operativi per anni senza necessità di manutenzione frequente.

Sensori intelligenti e intelligenza artificiale

I dispositivi restano in modalità di risparmio energetico per la maggior parte del tempo e si attivano solo quando necessario. In questo modo possono monitorare per lunghi periodi numerosi parametri legati allo stato di salute dei trasformatori, come temperatura, vibrazioni e condizioni strutturali.

Tra le funzionalità più innovative vi è anche il controllo visivo automatico, capace di rilevare preventivamente anomalie come l'allentamento di bulloni o altri segnali di deterioramento.

Le informazioni raccolte vengono trasmesse a una piattaforma cloud attraverso protocolli a basso consumo energetico. Il sistema integra inoltre un "digital twin", ovvero una replica digitale dell'apparecchiatura monitorata, e modelli di intelligenza artificiale spiegabile (Explainable AI - XAI), in grado non solo di individuare le anomalie, ma anche di fornire indicazioni comprensibili sulle possibili cause e stimare la vita residua dei componenti.

Ricerca e industria insieme

«Lavori come Sentinel-GRID mostrano quanto la statistica e l'intelligenza artificiale, applicate a dati eterogenei, possano dare risposte concrete a problemi operativi reali», ha dichiarato Massimiliano Giacalone, professore di Statistica e chair della sessione che ha ospitato la presentazione.

«È proprio questo il tipo di confronto che IMPMS vuole favorire: il dialogo tra il rigore metodologico della ricerca e le sfide reali dell'industria, in cui modelli interpretabili e capacità predittiva diventano strumenti per migliorare sicurezza, efficienza e sostenibilità delle reti».

La presentazione di Sentinel-GRID rappresenta un ulteriore esempio della collaborazione tra imprese innovative e mondo accademico, confermando il ruolo sempre più centrale della ricerca siciliana nello sviluppo di tecnologie avanzate applicate all'industria e alle infrastrutture energetiche.