Laura Boca de Giuli, dottoranda in Ingegneria dell’Informazione al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB) del Politecnico di Milano, ha ricevuto la menzione d’onore per essersi classificata finalista per il migliore articolo teorico all’IFAC World Congress con il lavoro “Learning-based predictive control with Bayesian neural networks under safety guarantees”. Il congresso si è svolto a Busan, in Corea del Sud, dal 23 al 28 agosto 2026 e ha visto la partecipazione di oltre 4000 persone da tutto il mondo.
L’articolo è stato scritto in collaborazione con Alessio La Bella del DEIB e con Manish Prajapat, Johannes Köhler, Anna Scampicchio e Melanie Zeilinger dell'Intelligent Control Systems Group dell’ETH di Zurigo, dove Laura ha trascorso un periodo di ricerca di cinque mesi nel 2025. Il lavoro propone un nuovo algoritmo di controllo che sfrutta le reti neurali bayesiane per apprendere online un sistema ignoto, mantenendo un’elevata efficienza computazionale e garantendo il rispetto dei vincoli di sicurezza durante il processo di apprendimento e controllo. Un aspetto distintivo dell’approccio è la capacità di esplorare in modo sicuro le dinamiche del sistema per raccogliere informazioni utili, garantendo al tempo stesso che tale fase di esplorazione termini in un numero finito di passi.
L’algoritmo è stato validato in simulazione su una rete di teleriscaldamento e recentemente implementato su un impianto reale, mostrando elevate prestazioni di controllo e confermando le potenzialità dell’approccio per applicazioni energetiche complesse.