Fides al PDP 2026: AI distribuita per il monitoraggio energetico

In occasione della conferenza internazionale Euromicro PDP 2026, dedicata a sistemi distribuiti, calcolo parallelo e tecnologie di rete, Fides ha presentato il paper "Exploring Distributed Energy Learning: A Federated, Self-Adapting Framework for Sensor-Free Power Estimation at Scale".

La ricerca è stata sviluppata nell'ambito del progetto ERA – Explore, Redesign, Accelerate e introduce MIRU, un framework basato su Federated Learning e Long Short-Term Memory (LSTM) progettato per stimare i consumi energetici di PC e server senza l'utilizzo di sensori fisici.

L'obiettivo è rendere il monitoraggio energetico più efficiente, scalabile e sostenibile, riducendo la dipendenza da hardware dedicato e favorendo una gestione intelligente delle infrastrutture IT.

Il progetto è stato realizzato in collaborazione con Luiss Guido Carli University, il Prof. Fabio Angeletti, Secure Network e Time Vision.

La partecipazione al PDP 2026 conferma l'impegno di Fides nella ricerca applicata e nello sviluppo di soluzioni innovative per un'IT più efficiente, sostenibile e orientata al futuro.