Workflow
È una sequenza di attività: acquisisce dati, li controlla, esegue operazioni e conserva il risultato.
Esempio: ogni mattina legge dati meteorologici e prepara una scheda aggiornata.
Laboratorio indipendente · dati pubblici & sintetici · AI · RPA
Lab Intelligence trasforma dati pubblici — e, quando dichiarato, dati simulati — in controlli, indicatori, previsioni e report ripetibili. Usa automazione, statistica, machine learning e AI solo quando servono, mostrando fonti, metriche, incertezza e limiti.
Un workflow è una sequenza di attività che un software esegue nello stesso ordine: raccoglie dati, li controlla, esegue operazioni e produce un risultato.
Parti dal tuo obiettivo
Scegli il problema che assomiglia di più al tuo. Da lì puoi vedere esempi concreti, capire il metodo oppure entrare in contatto.
Soft sensor, anomaly detection, utility ed energia di processo.
Esplora →AutomazioneRaccolta dati, controlli, report, orchestrazione e pubblicazione.
Esplora →Dati e previsioniForecast, scenari, serie temporali e tracciamento degli errori.
Esplora →ConfrontoDescrivilo in poche righe, senza inviare informazioni riservate.
Parliamone →Tre idee in parole semplici
È una sequenza di attività: acquisisce dati, li controlla, esegue operazioni e conserva il risultato.
Esempio: ogni mattina legge dati meteorologici e prepara una scheda aggiornata.
Il software ripete calcoli o attività digitali — scaricare file, confrontare valori, aggiornare registri — senza rifarle manualmente.
Un modello può stimare un valore o una probabilità, oppure assegnare un caso a una categoria. Il risultato orienta, ma non decide da solo.
Un esempio completo
Workflow attivi, quattro famiglie. Ogni riquadro porta alla scheda del progetto.
Energia e mercati
Industria e processo
Geoscienze e geospaziale
Energia e mercatiIndustria e processoGeoscienze e geospazialeClima, macro e divulgazione
Esempi sviluppati nel laboratorio
La homepage mostra una selezione. Il portfolio completo documenta fonti, controlli, risultati e limiti di tutti i workflow.

Workflow editoriale bilingue che presenta il laboratorio, mette in rotazione i progetti, spiega metodo e controlli e propone domande alla community senza inventare risultati scientifici.

Workflow educativo che confronta percorsi traffic-aware e finestre di partenza per scenari di pendolarismo nel servizio pubblico, combinando routing, meteo, calibrazione storica, Random Forest dopo warm-up e incertezza P10/P50/P90.
Workflow di ricerca che prova ad anticipare, da 1 a 5 giorni, quando le condizioni meteo-marine possono rendere critica l’operabilità degli approdi NYC Ferry di Rockaway e Bay Ridge. Combina GFS e GEFS-Wave, stati LOW/WATCH/HIGH, controlli fail-closed e verifica successiva con evidenze ufficiali NYC Ferry.
Percorso guidato
Parti dalle parole essenziali e prosegui, quando serve, verso metodo, architettura e validazione.
Perché verificabile
Le attività sono definite e possono essere eseguite con la stessa sequenza.
Fonti, controlli, versione e limiti restano visibili.
Dati insufficienti, incertezza e condizioni di fallimento non vengono nascosti.
Bastano poche righe sul problema e sul risultato atteso. Il primo contatto può rimanere completamente non riservato.