A Agenda Mobilizadora ATE - Aliança para a Transição Energética - visa o reforço da competitividade e resiliência das empresas do setor energético como resultado da criação de produtos e soluções inovadoras e de cariz exportador, tendo por base a tecnologia e o know-how desenvolvido e consolidado no setor, colocando Portugal na liderança da descarbonização e potenciando uma efetiva transição energética.

O CCG/ZGDV, conjuntamente com os restantes parceiros do projeto, está a criar as bases para o desenvolvimento da plataforma interoperável “AIIoT”, que facilitará a troca de dados e a criação de serviços digitais, numa lógica colaborativa de redução de custos e complexidade tecnológica, a serem explorados pelos stakeholders da cadeira de valor energética. Esta plataforma permitirá a integração de diferentes fornecedores cloud, em ambiente multi-tenant (múltiplos utilizadores), para que os diversos stakeholders possam desenvolver, testar e alojar soluções inovadoras de forma ágil e eficiente.

Através do desenvolvimento de vários módulos que garantem a funcionalidade e a eficácia da plataforma (fig.1), o CCG/ZGDV desempenha um papel central neste projeto. Destacamos o Módulo de Recolha de Dados, que assegura a automatização do fluxo de informação a partir de diferentes fontes, como sensores IoT e bases de dados heterogéneas. Este módulo é fundamental para garantir a captação eficiente de dados relevantes para a gestão energética.

Outro contributo essencial é o Módulo de Pré-Processamento e Normalização de Dados, que estrutura e organiza os dados para garantir a sua qualidade, eliminando inconsistências e assegurando conformidade com padrões internacionais como NGSI-LD e Smart Data Models. Além disso, o Distributed Query Engine, também desenvolvido pelo CCG/ZGDV, otimiza a execução de consultas sobre grandes volumes de dados, permitindo um processamento paralelo e distribuído sem necessidade de replicação, o que melhora a eficiência do sistema.

Em relação à Inteligência Artificial (IA), o CCG/ZGDV está a implementar módulos para “Treino e Validação de Modelos de IA”, fundamentais para a otimização da gestão energética. Estes modelos são treinados com grandes volumes de dados e validados para garantir a sua eficácia em cenários reais. Complementarmente, está previsto o desenvolvimento de mecanismos de “Monitorização e Manutenção de Modelos”, assegurando a eficácia dos algoritmos utilizados ao longo do tempo e a sua adaptação às mudanças no setor energético.

Com estas contribuições, estão a ser criadas bases para uma plataforma robusta, flexível e acessível, que facilitará a adoção de serviços digitais por empresas de diferentes dimensões, reduzindo os custos e a complexidade tecnológica. O projeto ATE, no seu todo, não só impulsiona a inovação, como democratiza o acesso a soluções digitais, permitindo uma transformação digital inclusiva e sustentável no setor energético.

Por: Tiago Pereira, Senior Researcher EPMQ (Software Engineering and Data Intelligence)