Viaggiare con l'auto elettrica e non trovare una colonnina di ricarica nelle vicinanze? È il segnale che, ancora oggi, le infrastrutture di ricarica non sempre vengono realizzate nei luoghi in cui sono realmente necessarie. Finora la pianificazione si è concentrata soprattutto su una copertura il più possibile capillare del territorio; l'obiettivo è ora renderla più mirata e basata sull'analisi dei dati. Proprio qui entra in gioco AIchargeMAP, progetto sviluppato nell'ambito di Fusion Grant, che punta a migliorare la pianificazione della rete di ricarica per i veicoli elettrici in Alto Adige grazie all'IA. 

Affrontare le principali sfide 

Matteo Giacomo Prina di Eurac Research, coordinatore scientifico del progetto, individua tre sfide fondamentali, strettamente collegate tra loro: la distribuzione capillare delle stazioni di ricarica, il costo d'acquisto ancora relativamente elevato dei veicoli elettrici e la loro autonomia. “In un territorio come l'Alto Adige, caratterizzato da vallate e forti dislivelli, questi aspetti assumono un'importanza ancora maggiore: è necessaria un'infrastruttura in grado di coprire l'intero territorio, non soltanto i principali centri urbani.” 

Secondo Prina, finora è mancato un approccio sistematico capace di integrare dati reali di utilizzo, per ottimizzare la scelta delle postazioni sia dal punto di vista economico sia da quello degli utenti. Ed è proprio questa la lacuna che AIchargeMAP intende colmare. 

Dialogo e dati 

Il progetto nasce dalla collaborazione tra Eurac Research e NEOGY. L'azienda mette a disposizione la propria esperienza sul campo affinché la ricerca possa sviluppare soluzioni realmente rispondenti alle esigenze del mercato. “In un settore in rapida evoluzione come quello della mobilità elettrica, il dialogo continuo tra lo sviluppo dei modelli e la loro applicazione pratica è indispensabile”, spiega Prina. Uno dei pilastri del progetto è costituito dai dati reali provenienti dalla rete di ricarica di NEOGY. Nei modelli confluiscono, tra gli altri, i flussi di traffico, i punti di interesse, i dati storici di utilizzo delle colonnine esistenti, le caratteristiche socioeconomiche delle diverse aree e le previsioni sulla diffusione dei veicoli elettrici. L'obiettivo è individuare un equilibrio tra facilità di utilizzo per gli utenti e sostenibilità economica per i gestori della rete. 

Dall'analisi alla pianificazione 

In un mercato dinamico e altamente competitivo, prevedere con precisione la domanda futura rappresenta una sfida complessa. Per questo motivo è fondamentale poter contare su uno strumento di previsione affidabile. Il risultato del progetto sarà dunque una piattaforma intuitiva, dotata di una mappa interattiva, che consentirà agli operatori di simulare diversi scenari, confrontare possibili ubicazioni delle colonnine e stimarne il futuro livello di utilizzo e la redditività. L'obiettivo finale è sviluppare un modello predittivo validato e uno strumento operativo in grado di supportare NEOGY nelle decisioni di investimento e nella pianificazione strategica della propria rete di ricarica. Nel lungo periodo AIchargeMAP punta a contribuire allo sviluppo della mobilità elettrica in Alto Adige, rendendo il territorio ancora più sostenibile e attrattivo. 

AIchargeMAP è uno dei dieci progetti della terza edizione di Fusion Grant, un’iniziativa della Fondazione Cassa di Risparmio dell’Alto Adige, sostenuta da NOI Techpark, in collaborazione con Economia Alto Adige e Rete Economia. L’obiettivo è promuovere in modo mirato la collaborazione tra aziende altoatesine e istituti di ricerca, consentendo a giovani ricercatrici e ricercatori under 40 di confrontarsi con progetti concreti. Nell’ambito della terza edizione sono stati selezionati dieci progetti, finanziati con 500.000 euro dalla Fondazione e oltre 100.000 euro di contributi da parte delle aziende. I numeri confermano il successo del modello: dopo tre edizioni sono già 29 i progetti realizzati, con la partecipazione di 35 aziende altoatesine e 36 ricercatori e ricercatrici, per un volume complessivo di oltre 1,8 milioni di euro.