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Negli anni abbiamo erogato servizi di consulenza nell’ambito dell’ottimizzazione e della modellazione delle infrastrutture idriche. Abbiamo deciso di integrare e potenziare le nostre tecniche con agenti AI dominio-specifici, e di metterle a disposizione di tutti attraverso foreKEY: tre moduli, un solo ecosistema.
La fisica prima. L’AI dopo.
The algorithm is the easy part.
Negli ultimi anni abbiamo analizzato migliaia di serie storiche da sensori di acquedotto, fognatura e depurazione — e modellato oltre 4.500 km di reti idriche italiane nell’ambito del programma Next Generation EU. Due evidenze sono emerse: i dati di campo sono raramente utilizzabili nella loro forma grezza, e i software di modellazione esistenti sono potenti ma inaccessibili. foreKEY nasce da questi due problemi.
EPANET AI · ACQUEDOTTO
Modellazione idraulica in linguaggio naturale,
su EPANET
SEWER AI · FOGNATURA
Anomaly detection avanzata e ricostruzione del
segnale fognario
DATA HARMONIZATION LAYER
Allineamento temporale · Outlier detection · Gap filling · Unit conversion — la base dati affidabile per tutta la suite
Il dato, finalmente affidabile.
Le reti idriche generano misure eterogenee — strumenti diversi, frequenze diverse, unità diverse, naming convention diverse. Prima che qualsiasi analisi possa cominciare, quei dati devono essere armonizzati. REED è il layer orizzontale che fa esattamente questo: prende i dati grezzi da qualsiasi sorgente e li rende confrontabili, puliti e continui.
Un agente AI richiama gli strumenti del backend a seconda della necessità. Quattro funzioni, una sola pipeline.
Strumenti che misurano a frequenze diverse vengono sincronizzati su una griglia temporale comune. Interpolazione e riallineamento preservano l’integrità del segnale originale.
I bad values vengono identificati e rimossi temporaneamente dalle analisi. Gli outlier semplici rilevati da REED possono essere ereditati da BLEAK per elaborazioni più profonde.
Le interruzioni brevi — strumento spento per mezz’ora, mancata trasmissione — vengono coperte con interpolazioni elementari, garantendo continuità al flusso dati.
Unità di misura eterogenee e naming convention diverse vengono normalizzate automaticamente. Qualsiasi sorgente in ingresso, un solo formato in uscita.
Il frontend accompagna sempre il backend con grafici statistici e insight nel dominio del tempo e della frequenza, per ispezione visiva rapida della qualità del dato armonizzato.
Il simulatore che ti parla.
NEWT combina un backend computazionale solido costruito su EPANET — il motore di calcolo idraulico più validato e utilizzato al mondo — con un’interfaccia conversazionale che abbassa drasticamente la barriera all’accesso alla modellazione idraulica. La chat non è un accessorio: è l’interfaccia principale, e l’agente AI non è un add-on ma il cuore del sistema.
Si scrive quello che si vuole sapere — “mostrami dove la pressione scende sotto 2 bar” — e NEWT esegue la simulazione, interpreta i risultati e risponde. Zero menu, zero wizard.
Caricando gli shapefile della rete si ottiene un modello idraulico pronto all’uso: la pipeline GIS è guidata dall’agente AI, con conferma esplicita richiesta ad ogni passaggio significativo.
Ogni modifica alla rete richiede conferma esplicita, e nessuna operazione viene mai eseguita senza consenso: il controllo resta sempre nelle mani di chi conosce la rete.
Navigazione a monte/a valle, analisi per distretto, filtri spaziali e temporali combinabili in una singola richiesta.
Validato su reti operative con decine di migliaia di condotte. Non su dataset accademici semplificati.
Il segnale fognario, come nuovo.
BLEAK eredita da REED la gestione degli outlier semplici — i valori palesemente fuori scala, i buchi brevi, i picchi isolati. Su di essi costruisce uno strato di intelligenza più profonda, specificamente addestrato sulla fisica e sulle patologie del segnale fognario.
Il backend è un ensemble di modelli orchestrato da un agente AI complesso.
Classifica ogni periodo della serie storica in tre categorie: tempo secco, evento di pioggia, anomalia. Per le anomalie, identifica il tipo — sporcamento progressivo del sensore, deriva, riflusso, evento idrologico estremo — e il tipo di errore associato. Questa classificazione avviene senza necessità di taratura manuale per ogni installazione specifica.
Una volta classificato il segnale, BLEAK ricostruisce i periodi anomali attraverso un ensemble di modelli che si adattano al contesto: tempo secco vs. evento piovoso, tipo di sensore, posizione nella rete. L’outcome è un segnale continuo e affidabile — come nuovo — pronto per essere usato da modelli idraulici, sistemi di allerta o reportistica verso le autorità.
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