Terna, con la Call “Generative AI for Operations”, è alla ricerca di soluzioni che, avvalendosi di algoritmi di AI generativa, permettano l’ingestione di dati non strutturati come testo, immagini, video e audio, per supportare il personale operativo nelle attività di controllo (ad esempio l’individuazione di anomalie sugli asset di stazioni e linee elettriche), generando le informazioni da inserire nell'Enterprise Asset Management (IBM Maximo).
DESCRIZIONE
Terna è uno dei principali Transmission System Operator (TSO) europei e gestisce in Italia la rete elettrica in alta tensione, una delle più moderne e tecnologiche in Europa.
Svolge un ruolo centrale nel processo di transizione energetica verso fonti eco-compatibili, garantendo un approvvigionamento sicuro ed efficiente a famiglie e imprese.
L’evoluzione delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) sta ridefinendo il modo in cui vengono gestiti i processi operativi, trasformando approcci tradizionali in soluzioni intelligenti, flessibili e ad alto impatto. Un’applicazione particolarmente significativa si rivela quella nell’ambito dell’Operation & Maintenance (O&M), caratterizzato da esigenze di precisione, tempestività e capacità di gestione di grandi volumi di dati.
In questo contesto, viene proposta una challenge dedicata alle potenzialità offerte dalla Generative AI, con l’obiettivo di individuare, sviluppare e applicare soluzioni innovative in grado di migliorare le attività operative e manutentive. La sfida mira a ripensare i paradigmi tradizionali, sfruttando la Generative AI per incrementare la produttività, ridurre i rischi operativi e ottimizzare l’impiego delle risorse, con un impatto tangibile e misurabile.
COSA CERCHIAMO
La presente sfida è rivolta a sviluppatori, innovatori e start-up che vogliono contribuire alla creazione di soluzioni tecnologiche avanzate, capaci di supportare il personale di campo nelle attività di controllo e gestione delle informazioni tramite l'utilizzo di GenAI multimodale. L'obiettivo è favorire l'ingestione e l'elaborazione di dati non strutturati come testo, immagini, video e audio, per migliorare il processo decisionale e ottimizzare la gestione degli asset aziendali.
Il contesto di riferimento per questa challenge riguarda l'ambito Operation & Maintenance (Operazioni e Manutenzione), con un focus particolare sull'ottimizzazione delle operazioni di monitoraggio e manutenzione degli asset aziendali. I tecnici operativi sul campo si trovano spesso a dover prendere decisioni rapide e complesse, basandosi su informazioni tecniche provenienti da molteplici fonti.
Per migliorare l'efficienza e la sicurezza delle operazioni, proponiamo una challenge per individuare una soluzione basata sui seguenti ambiti:
Smart Retrieval-Accesso Intelligente alle Informazioni Tecniche e Procedurali:
Gli operatori sul campo necessitano di un accesso rapido e intuitivo a manuali tecnici, schemi elettrici, procedure operative e normative aziendali. Una soluzione basata su Generative AI potrebbe integrare tecniche avanzate di retrieval-augmented generation (RAG) per consentire agli operai di porre domande in linguaggio naturale e ricevere risposte precise, contestualizzate e direttamente estratte dai documenti aziendali.
Esempio: Un operaio deve sostituire un componente su una stazione ad alta tensione e ha dubbi sulle specifiche di installazione. Invece di sfogliare manualmente decine di pagine di documentazione tecnica, può interrogare un assistente AI vocale o testuale che estrae direttamente il passaggio più rilevante dal database aziendale, fornendo una risposta contestualizzata e semplificata.
Generative AI Multimodale per l’Acquisizione e l’Integrazione di Informazioni dal Campo:
L’integrazione della AI multimodale permette di elaborare dati provenienti da immagini, video e audio registrati direttamente sul campo, abilitando un’interazione più efficace tra gli operatori e i sistemi aziendali. Questo può includere l’automatizzazione dell’analisi di anomalie visive riscontrate da terra, il riconoscimento vocale per la registrazione di note operative e la traduzione automatica in dati strutturati da integrare nei sistemi di Enterprise Asset Management (IBM EAM Maximo).
Esempio: Un operaio ispeziona una linea ad alta tensione e nota un’anomalia su un isolatore. Attraverso un’applicazione mobile o un dispositivo indossabile (es. smart glasses), scatta una foto o registra un breve video o registra un audio descrivendo cosa vede che saranno poi i dati di input necessari all'aggiornamento del sistema Enterprise Asset Management.
Smart Reporting Avanzato e Automatizzato:
La reportistica tecnica rappresenta un’attività cruciale ma spesso onerosa per gli operatori sul campo. Una soluzione AI potrebbe automatizzare la generazione di report basandosi su input vocali degli operai, informazioni estratte dai documenti aziendali o direttamente dai dati acquisiti sul campo. Questo ridurrebbe significativamente il tempo impiegato nella compilazione di schede di intervento, migliorando la qualità e la coerenza delle informazioni raccolte.
Esempio: Durante un intervento, un tecnico descrive a voce le operazioni eseguite. L’AI trascrive e organizza le informazioni in un report strutturato, che può essere verificato e integrato in collaborazione con l’impiegato tecnico una volta rientrato in ufficio.
RISULTATI
ATTESI
- Automazione dell'ingestione di dati non strutturati (testo, immagini, video e audio) e della loro integrazione con i sistemi aziendali
- Miglioramento dell'efficienza operativa attraverso un accesso rapido alle informazioni e una riduzione degli errori umani
- Generazione automatica di report strutturati basati sui dati raccolti in campo
- Aumento della precisione e della tempestività nelle attività di monitoraggio e manutenzione
REQUISITI
MINIMI
- Capacità di elaborare dati multimodali (testo, immagini, video, audio) e integrarli nei sistemi di Enterprise Asset Management
- Funzionalità di accesso e recupero di informazioni da documenti, procedure e sistemi aziendali
- Modalità offline per operare in zone senza connettività, con sincronizzazione automatica dei dati alla prima connessione disponibile
- Compatibilità con sistemi iOS e Android
- Funzionalità di riepilogo e generazione reportistica automatizzata
INDICATORI OBIETTIVO
- Riduzione dei tempi di raccolta e inserimento dati
- Accuratezza e coerenza delle informazioni generate rispetto ai dati aziendali di riferimento
- Performance nella gestione ed elaborazione di dati multimodali
- Precisione nella generazione automatica di report
- Capacità di ottimizzare il consumo di token per contenere i costi operativi, adottando strategie di ottimizzazione come il controllo della lunghezza degli input/output, il riutilizzo contestuale dei risultati e l’impiego di modelli che garantiscano un equilibrio tra accuratezza, pertinenza e consumo di risorse.
ROADMAP
18/03/25
Apertura Call
18/04/25
Chiusura Call
09/05/25
Chiusura Valutazione
17/05/23
Demo Day
06/23
Approfondimenti
09/06/25
Selezione progetti avvio procurement
CHI PUÓ PARTECIPARE?
La partecipazione all’iniziativa è rivolta a realtà innovative che sappiano presentare soluzioni che abbiano raggiunto un livello di maturità almeno corrispondente al TRL 7 (dimostrazione del prototipo del sistema in ambiente operativo).
In particolare, si richiede che siano state sviluppate implementazioni prototipali conformi all'ambiente e alle interfacce target e che il sistema software end-to-end sia stato testato nell'ambiente di riferimento, soddisfacendo i livelli di prestazione previsti. La tecnologia software è quindi pronta per iniziare l’integrazione con i sistemi Enterprise Asset Management esistenti.
DOCUMENTI DELLA CALL
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