Un innovativo modello economico-climatico per la Regione Calabria
Studio, analisi e ricerca per la progettazione di un modello economico-climatico delle dinamiche economiche locali, mediante integrazione di vasti dataset e tecniche di Machine Learning e Intelligenza Artificiale.
Generalità
Nexternalytics integra vasti set di dati provenienti da origini diverse combinati con metodi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale, secondo i principi delle reti neurali, al fine di fornire analisi predittive approfondite — previsioni, scenari, segmentazioni, analisi storiche o valutazioni di uno specifico evento — che consentano alle Amministrazioni Locali e alle Imprese di prendere decisioni di investimento sul territorio regionale in modo consapevole.
Stato dell'arte e limiti dei modelli SAM
Il paradigma attuale, basato sulle matrici SAM, presenta limiti strutturali:
- Assenza di variabili esogene climatico-ambientali — i legami con clima e ambiente, sempre più rilevanti, non sono modellati.
- Natura lineare delle stime — le simulazioni SAM non colgono le relazioni non-lineari complesse tra le variabili.
- Orizzonte statico e non predittivo — si fotografa la risposta dell'economia a un investimento, senza modellare l'evoluzione prospettica.
- Granularità provinciale (NUTS3) — mentre molte decisioni locali richiedono un dettaglio comunale (LAU).
- Frammentazione del patrimonio documentale — bilanci, note, normative e delibere non integrati con la componente macroeconomica.
Obiettivi del progetto
L'obiettivo è progettare modelli economici innovativi di previsione e simulazione degli impatti economici, sociali e ambientali dettagliati a livello comunale sperimentando una soluzione che:
- Sfrutti l'IA Generativa per un Sistema di Interrogazione Evoluto che automatizzi la costruzione della KnowledgeBase documentale nella fase di Data Collection.
- Integri il downscaling dei modelli climatici previsionali come input per l'analisi e i forecast economici a livello locale.
- Sviluppi uno specifico modello macro-economico basato su ML in grado di effettuare forecast, analisi e simulazioni di scenari.
- Definisca Advanced Analytics basati sui risultati di ML, integrati come dashboard nella nuova piattaforma «Nexternalytics» di OpenEconomics.
Dal vecchio al nuovo processo
Prima: Transazioni economiche → Matrici SAM → macro indicatori (PIL, Occupazione, Redditi, Entrate Fiscali).
Ora con Nexternalytics: Dati economici + climatici locali → Modelli basati su Machine Learning → macro e micro indicatori a livello comunale, estendibili in futuro a variabili demografiche, politiche e tecnologiche.
Figure professionali coinvolte
Responsabili di progetto
- OpenEconomics — Fabio Michele Misiti
- HN Excellence — Maurizio Mansueti
- UNICAL — Prof. Alfonso Mendicino
Responsabile scientifico
- OpenEconomics — Giorgio Cesare Carluccio
- HN Excellence — Maurizio Mansueti
- UNICAL — Prof. Alfonso Mendicino
Gruppo di lavoro
- OpenEconomics — Massimo Guerra, Ciro D'Amico, Raul De Maio, Francesco Mereu (EXT)
- HN Excellence — Giacomo Parmendola, Camilla Esposto, Adriana Ferri, Piero Geraci, Massimiliano Caprioti
- UNICAL — Prof. Luca Furnari, Alfonso Senatore