{"id":182,"date":"2025-12-17T09:09:22","date_gmt":"2025-12-17T08:09:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.vitalspace.it\/?page_id=182"},"modified":"2026-03-09T14:43:02","modified_gmt":"2026-03-09T13:43:02","slug":"wp2-motore-e-pipeline","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.vitalspace.it\/index.php\/work-package-wp\/wp2-motore-e-pipeline\/","title":{"rendered":"WP2 – Motore e pipeline"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tContrader<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Motore e pipeline per il comfort ambientale: requisiti, predizione e automazione AI<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Contesto e ruolo nel progetto<\/h2>

Il Work Package 2 (WP2), coordinato da Contrader, costituisce uno dei pilastri tecnologici del progetto VitalSpace per il dominio comfort ambientale. Il WP2 si concentra sulla definizione e realizzazione delle capacit\u00e0 necessarie a raccogliere, elaborare e rendere predicibili i parametri ambientali (temperatura, umidit\u00e0, qualit\u00e0 dell’aria\/CO\u2082), predisponendo un sistema scalabile e interoperabile per analisi real-time e batch.<\/p><\/section>

Obiettivi tecnici<\/h2>
  • Definire un motore di elaborazione capace di supportare predizioni real-time e batch su parametri ambientali.<\/li>
  • Industrializzare il ciclo di vita AI (training, predizione, re-training) con un approccio orientato all’automazione.<\/li>
  • Garantire interoperabilit\u00e0 con la piattaforma complessiva (integrazione con i moduli applicativi e con la base dati iComfort).<\/li>
  • Predisporre pipeline e capacit\u00e0 estendibili a nuove metriche e sensori.<\/li><\/ul><\/section>
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    Risultati e valore tecnico<\/h2>

    L’integrazione del motore ML abilita un ciclo di vita AI completamente automatizzabile. Le evidenze includono:<\/p>

    • Predizioni affidabili su serie temporali<\/li>
    • Robustezza su dataset parziali e rumorosi<\/li>
    • Scalabilit\u00e0 architetturale e facilit\u00e0 di aggiunta di nuove variabili e sensori<\/li>
    • Tracciabilit\u00e0 e governance attraverso persistenza e API dedicate<\/li><\/ul><\/section>

      Criticit\u00e0 affrontate<\/h2>
      • Adattamento del codice Python a logiche BYOM (vincoli su input\/output e packaging)<\/li>
      • Gestione della latenza per job asincroni e orchestrazione<\/li>
      • Requisiti di privacy e rispetto GDPR per i dati trattati<\/li><\/ul><\/section><\/section><\/section><\/article>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        Materiali<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        \n\t\t\t\t\tModelli predittivi<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        PDF<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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        \n\t\t\t\t\tModelli predittivi<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        PDF<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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        Video<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        \n\t\t\t\tIndice\t\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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