Al congresso scientifico IMPMS presentati avanzamenti del progetto di ricerca Sentinel-GRID, rivoluzione per il monitoraggio di reti elettriche.

Si è da poco conclusa presso il Campus dell'Università degli Studi di Palermo la quinta edizione dell'Italian Meeting on Probability and Mathematical Statistics (IMPMS 2026), il prestigioso incontro dedicato alla probabilità, alla statistica matematica e alle loro applicazioni, promosso dal gruppo PRISMA dell'Unione Matematica Italiana (UMI) e organizzato dall'associazione PAMCS insieme al Dipartimento di Matematica e Informatica, al dSEAS e al DiFC dell'Ateneo palermitano.

Palermo, 12/06/2026 (informazione.news - comunicati stampa - fiere ed eventi)

Un fantastico momento di confronto internazionale che, con oltre trecento relatrici e relatori, ottanta sessioni speciali e cinque sessioni plenarie affidate a studiosi di riconosciuto prestigio, ha portato in Sicilia ricercatori provenienti da università e centri di ricerca italiani ed esteri. Fra i lavori presentati notevole interesse ha riscosso quello nato dal partenariato fra Al.trafo S.r.l., società materana attiva nel settore dei trasformatori elettrici ed iInformatica S.r.l., PMI innovativa e centro di ricerca privato. Il lavoro, illustrato dal ricercatore Giuseppe Oddo, ha riguardato il sistema innovativo Sentinel-GRID, progetto cofinanziato dal MASE, un'architettura distribuita per il monitoraggio multi-parametrico dei trasformatori elettrici basata su nodi IoT a bassissimo consumo che operano secondo un paradigma "fit-and-forget".

I sensori del sistema restano dormienti (Deep sleep) e si accendono solo quando necessario, assicurando così diversi anni di autonomia, e raccolgono informazioni di varia natura sullo stato del trasformatore, dalla temperatura alle vibrazioni, fino al controllo visivo che segnala in anticipo l'allentamento dei bulloni. I dati vengono trasmessi tramite protocolli a basso consumo energetico o alternativi alla radiofrequenza e confluiscono tramite gateway in una piattaforma cloud dotata di digital twin e che sfrutta modelli di Explainable AI (XAI), che forniscono diagnosi comprensibili sulle cause delle anomalie e stimano quanto a lungo un componente potrà ancora funzionare, consentendo così di intervenire prima che si verifichi un guasto.

"Lavori di ricerca come Sentinel-GRID mostrano quanto la statistica e l'intelligenza artificiale, applicate a dati eterogenei, possano dare risposte concrete a problemi operativi reali", commenta Massimiliano Giacalone, professore di Statistica chair della sessione. "È proprio questo il tipo di confronto che IMPMS vuole favorire: il dialogo fra 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".

Il progetto conferma l’importanza del dialogo fra mondo della ricerca e tessuto produttivo e del prestigio delle iniziative del mezzogiorno italiano.