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Q‑EDGE BUILDINGS

Edge AI per edifici intelligenti

Edge AI e architetture edge-cloud che analizzano i dati energetici e operativi vicino alla fonte per supportare l’ottimizzazione degli edifici.

Edificio astratto in wireframe con nodi edge luminosi su ogni piano che inviano impulsi a uno strato cloud
Immagine illustrativa
SettoreEnergia e smart building
StatoR&S · In sviluppo
Tecnologia chiaveEdge AI · Orchestrazione edge-cloud
ContestoEcosistema LE2C

Edge AI per edifici intelligenti.

Q-EDGE BUILDINGS sviluppa Edge AI e architetture edge-cloud per edifici intelligenti. I dati vengono analizzati vicino a dove sono generati, abilitando previsione energetica, rilevamento di anomalie e ottimizzazione operativa con minore latenza e meno trasferimento di dati.

I dati degli edifici sono voluminosi e sensibili al tempo, e inviare tutto al cloud è lento e costoso.

La sfida

  • Gli edifici generano flussi continui di dati energetici e operativi.
  • L’elaborazione solo in cloud aggiunge latenza, costi di banda ed esposizione della privacy.
  • L’ottimizzazione richiede previsioni affidabili a livello di stanza, piano ed edificio.

Il nostro approccio

  • Inferenza edge su dispositivi e gateway vicini ai sensori.
  • Orchestrazione edge-cloud per addestramento, aggiornamenti e aggregazione.
  • Previsione e rilevamento di anomalie a supporto dell’ottimizzazione energetica.

Costruito sui nostri pilastri tecnologici.

Edge AIOrchestrazione edge-cloudPrevisione di serie temporaliDati IoTAnalisi energetica

Il nostro approccio a ogni tecnologia

Dove si applica Q-EDGE BUILDINGS.

Previsione energetica

Anticipare i consumi per pianificarne e ottimizzarne l’uso.

Rilevamento di anomalie

Individuare guasti e sprechi in tempo reale, vicino alla fonte.

Ottimizzazione operativa

Supportare i team di facility management con insight concreti.

A che punto siamo oggi.

01 · fase attualeR&S
02Prototipo
03Pilota
04Prodotto
EcosistemaCollegato all’ecosistema LE2C – Lombardy Energy Cleantech Cluster
KPII KPI energetici e di latenza sono obiettivi di progetto fino alla validazione sul campo

Gli obiettivi di progetto.

Inferenza all’edge

Decisioni prese vicino ai sensori.

Ottimizzazione energetica

Previsioni migliori per ridurre gli sprechi.

Meno trasferimento di dati

Al cloud arrivano solo le informazioni rilevanti.

Obiettivi di progetto, non risultati raggiunti. Le metriche saranno pubblicate solo dopo la validazione.

I prossimi passi.

  1. Stack edge di riferimentoStack hardware/software per l’inferenza edge.
  2. Test sul campoValidazione in un edificio reale.
  3. PilotaProgetto pilota con partner del settore energetico e immobiliare.

Esploriamo insieme Q-EDGE BUILDINGS.

Raccontaci la tua sfida: una partnership, un progetto pilota o la richiesta della nostra presentazione aziendale.

Partnership e progetti pilotainfo@qubitale.com
Sede legaleVia B. Quaranta 45, 20139 Milano
Mi interessa

Usiamo i dati che ci invii solo per rispondere alla tua richiesta. Informativa privacy

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