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Settembre 2025 Automazione e Strumentazione Tecnica 92 CONTROLLO I l controllo della temperatura negli edifi- ci non è solo una questione di comfort, ma sempre più spesso una sfida legata alla so- stenibilità energetica. Ogni edificio presen- ta dinamiche termiche differenti, dovute a mate- riali, geometrie, destinazioni d’uso, affollamento NOTA AUTORE B. M. Mastrangelo, Leonardo Spa A FIL DI RETE www.deib.polimi.it INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA TERMOREGOLAZIONE: CONTROLLO HVAC SCALABILE E INTELLIGENTE Controllo adattivo della temperatura con Meta-Reinforcement Learning: principi e vantaggi Il controllo termico negli edifici è una sfida per l’efficienza energetica. Il progetto propone un algoritmo basato su Meta-Reinforcement Learning, capace di adattarsi a diversi edifici senza modelli specifici. Ispirato alla robotica, utilizza una rete neurale per apprendere la dinamica dell’edificio in pochi giorni. I test mostrano prestazioni elevate e adattabilità, offrendo una soluzione scalabile e sostenibile per il controllo HVAC Bruno Maria Mastrangelo e impianti HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) specifici. I metodi di controllo tra- dizionali, come i regolatori PID, o anche i più a- vanzati controllori predittivi, faticano ad adattarsi a questa eterogeneità, portando a inefficienze o discomfort, o semplicemente difficoltà di tara- Le tecniche di Meta- Reinforcement Learning, ispirate al mondo della robotica, possono rivoluzionare il modo in cui si gestiscono l’energia e il comfort negli edifici