AIchargeMAP

Il progetto AIchargeMAP sviluppa uno strumento innovativo di machine learning per ottimizzare strategicamente il posizionamento delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici nel Nord Italia. Combinando l'analisi dei dati di traffico, la modellazione della penetrazione dei veicoli elettrici e algoritmi avanzati di IA, creiamo un sistema completo di supporto alle decisioni per l'espansione dell'infrastruttura di ricarica.

La nostra ricerca sfrutta i dati reali della rete di ricarica NEOGY in Alto Adige, raccolti attraverso il progetto LifeAlps, per addestrare modelli predittivi che possono identificare le posizioni ottimali per nuove stazioni di ricarica. Lo strumento considera fattori come i flussi di traffico, l'analisi della concorrenza e la fattibilità economica per fornire informazioni utili per lo sviluppo dell'infrastruttura.

Risultati Attesi

• Strumento di Decisione Intelligente: Una piattaforma software user-friendly con interfaccia a mappa interattiva e dashboard analitico
• Analisi Predittiva: Modelli avanzati che prevedono la domanda di ricarica e i modelli di adozione dei veicoli elettrici
• Ottimizzazione Economica: Calcolo di indicatori chiave di performance inclusi indici di idoneità e tasso di rendimento interno (IRR) per le posizioni potenziali
• Soluzione Scalabile: Una metodologia validata applicabile oltre l'area di focus iniziale Alto Adige-Nord Italia

Valore Aggiunto Creato

Per l'Industria: NEOGY ottiene una strategia di espansione basata sui dati che massimizza i ritorni degli investimenti soddisfacendo le esigenze degli utenti. Lo strumento riduce i rischi nella pianificazione dell'infrastruttura e accelera l'espansione del mercato nel Nord Italia.

Per la Società: Il posizionamento strategico delle stazioni di ricarica promuove l'adozione di veicoli elettrici, riducendo le emissioni di CO₂ e supportando il turismo sostenibile. La rete ottimizzata aumenta la fiducia degli utenti nella mobilità elettrica.

Per la Ricerca: Il progetto avanza la conoscenza nelle applicazioni di IA per il trasporto sostenibile, generando pubblicazioni scientifiche e sviluppando competenze locali nel machine learning per soluzioni di mobilità.

Per l'Economia: L'iniziativa rafforza la posizione dell'Alto Adige nel settore dell'e-mobility, creando sinergie con fornitori locali come Alpitronic e potenzialmente ispirando nuove startup nell'ecosistema delle tecnologie verdi.