Australia, un team dell’Università Charles Darwin ha ideato un modello predittivo innovativo che unisce intelligenza artificiale e conoscenze indigene australiane per affinare le previsioni sulla produzione solare. Integrando nei dataset i cicli ecologici tradizionali — basati sulle osservazioni della flora e fauna anziché su calendari convenzionali — l’algoritmo Conv‑Ensemble taglia il margine d’errore di oltre il 50 % rispetto agli standard attuali. Ciò significa previsioni più accurate e affidabili, soprattutto nelle aree rurali e remote, dove le reti solari soffrono di variabilità imprevista.
Questo approccio sinergico non solo valorizza saperi millenari, ma apre la strada a modelli personalizzati per altri territori e fonti rinnovabili. Un perfetto esempio di come tecnologia avanzata e tradizione possano collaborare per una transizione energetica sostenibile, inclusiva e culturalmente consapevole.
