AIWATT - Inteligência Artificial @ Plataforma WATT

Como mencionado acima, o objetivo foca-se na evolução da atual plataforma WATT, adicionando-lhe novas funcionalidades capazes de melhorar a gestão e a eficiência dos consumos energéticos dos seus utilizadores. Esta evolução pretende dar resposta à procura por soluções que monitorizem o consumo energético e, simultaneamente, ofereçam ferramentas avançadas para otimização, sustentabilidade e automação de processos. Em termos de objetivos estratégicos, o projeto AIWATT propõe os seguintes: 1) Desenvolvimento de Algoritmos de Machine Learning (ML): Um dos pilares do projeto é a criação de algoritmos avançados de ML que possam identificar automaticamente comportamentos anómalos no consumo de energia. Estes algoritmos deverão ser capazes de analisar detalhadamente os diagramas de carga individuais, permitindo a deteção de padrões irregulares que possam indicar ineficiências ou desperdícios. Além disso, estes algoritmos facilitarão a comparação entre perfis de consumo de diferentes infraestruturas, ajudando os utilizadores a identificar áreas onde o consumo pode ser otimizado e, assim, melhorar a eficiência energética global; 2) Monitorização e Recomendações Preditivas: O projeto também visa o desenvolvimento de um sistema inteligente de monitorização que, aliado a recomendações preditivas, apoiará a implementação de medidas de eficiência energética e sustentabilidade. A inovação central é a criação de um assistente inteligente que, com base no histórico de dados de todos os utilizadores, deverá ser capaz de sugerir medidas personalizadas para melhorar a eficiência energética e reduzir as emissões de CO2. Este assistente monitorizará o consumo em tempo real, aprenderá e adaptar-se-á continuamente, oferecendo recomendações precisas e adaptadas às necessidades específicas de cada organização; 3) Automatização de Processos Repetitivos e Interpretação Inteligente de Faturas: Outra meta crucial do projeto é o desenvolvimento de uma solução automatizada e inteligente para otimizar processos repetitivos, especialmente os relacionados à gestão de faturas de energia. Utilizando algoritmos de inteligência artificial e técnicas de processamento de linguagem natural (NLP), o sistema deverá ser capaz de interpretar faturas de modo preciso e eficiente, detetando inconsistências, erros ou anomalias e propondo correções automáticas. Esta automação reduzirá significativamente o tempo e os recursos necessários para a verificação manual das faturas, aumentando a precisão e a eficiência do processo; 4) Análise Financeira e Preditiva para Gestão Energética: O projeto AIWATT incluirá o desenvolvimento de um módulo integrado de análise financeira e preditiva, que utilizará técnicas de ML e modelos preditivos avançados para prever os custos futuros de energia. Este módulo permitirá que as empresas realizem um planeamento financeiro mais eficaz, identificando oportunidades de poupança e ajustando as suas estratégias de consumo energético de acordo com as previsões. Isto facilitará uma gestão mais proativa e sustentável dos recursos energéticos, alinhando-se com as metas de sustentabilidade e eficiência energética das organizações. Estes objetivos estão alinhados com o roadmap de desenvolvimento da plataforma WATT, que visa dar resposta às exigências do mercado e contribuir para metas de sustentabilidade e eficiência energética, especialmente para clientes que são, em grande parte, autarquias municipais comprometidas com a redução da pegada de carbono.