Lorenzo Ioverno
Strumenti per la redazione delle diagnosi energetiche con l’ausilio dell’AI = Tools for drafting energy audits with the help of AI.
Rel. Marco Badami. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Energetica E Nucleare, 2026
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- Tesi
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Abstract
Questo lavoro esamina l’impiego dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come supporto alla redazione e all’analisi delle diagnosi energetiche in ambito industriale, con l’obiettivo di incrementare la produttività, migliorare l’uniformità della reportistica e ridurre i tempi di elaborazione dei dati. La tesi si articola in cinque attività principali: (i) valutazione sperimentale delle capacità di ChatGPT su documenti testuali (Word/PDF) e dataset numerici (Excel/JSON); (ii) definizione di buone pratiche per la preparazione di file “AI-friendly” e stesura di un manuale operativo per l’applicazione dell’AI nelle diagnosi energetiche; (iii) progettazione e validazione di un agente AI a supporto dell’ingegnere energetico, sviluppato attraverso soluzioni alternative (workflow in n8n, GPT personalizzato e implementazione in Python) e integrato con servizi cloud (Azure OpenAI), memoria conversazionale, accesso strutturato ai dati e componenti RAG per ancorare le risposte a fonti verificabili; (iv) studi di fattibilità per interventi di efficientamento energetico; (v) generazione di bozze di diagnosi energetica e sezioni di report.
Nel complesso, l’AI mette a disposizione strumenti efficaci per automatizzare attività ripetitive e accelerare la produzione documentale, con costi e livelli di integrazione variabili; resta tuttavia indispensabile la supervisione tecnica per garantire coerenza metodologica, correttezza dei dati e conformità normativa.
Relatori
Anno Accademico
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Corso di laurea
Classe di laurea
Aziende collaboratrici
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