Il riavvio
Dake riparte come progetto di ricerca deep tech che opera all’intersezione tra fisica quantistica, intelligenza artificiale e ingegneria energetica. Non si tratta di un semplice aggiornamento: il progetto viene riconfigurato dalle fondamenta con un mandato ambizioso e una base scientifica rigorosa.
L’ottimizzazione delle reti energetiche
L’asse centrale della ricerca è l’ottimizzazione delle reti energetiche mediante AI. Algoritmi di Deep Learning vengono applicati alla modellazione e al controllo delle infrastrutture di distribuzione dell’energia, con l’obiettivo di studiare la riduzione delle perdite di trasmissione. I primi risultati di laboratorio sono incoraggianti, ma la ricerca è in corso e la validazione su scala reale resta un traguardo da raggiungere.
Le aree di ricerca
Il progetto si articola su tre fronti esplorativi:
- Sistemi quantistici: studio e simulazione di fenomeni quantistici applicabili all’ottimizzazione combinatoria e al calcolo distribuito.
- Infrastrutture energetiche distribuite: modellazione di reti decentralizzate per la produzione, lo stoccaggio e la distribuzione dell’energia.
- Raccolta di energia potenziale gravitazionale: ricerca su sistemi innovativi per il recupero di energia da fonti gravitazionali, un ambito ancora largamente inesplorato.
Lo stack tecnologico
Le tecnologie impiegate comprendono Deep Learning, Physics Simulation, Quantum Computing, Reinforcement Learning e Graph Neural Networks — un insieme di strumenti che riflette la natura interdisciplinare e la complessità computazionale del progetto.