Hackathon CTRL/SHIFT × Terna · Giugno 2026
I sistemi di early-warning per il rischio frana in Italia operano su scala territoriale: la Protezione Civile emette allerte per zone geografiche ampie. Terna ha un problema diverso e più specifico: non serve sapere che «la Campania è a rischio», ma che la campata X della linea Y attraversa un versante critico e che nelle prossime 48 ore ci sono condizioni meteorologiche che rendono pericoloso quell'attraversamento preciso.
FRAENA (FRAne Early-warning NAtionale) è un sistema di risk intelligence asset-centrico per la Rete di Trasmissione Nazionale (RTN). Combina:
L'output è un indice di rischio tempo-variante a livello di singola campata o traliccio, classificato in quattro livelli operativi (verde → giallo → arancione → rosso), consultabile via dashboard geospaziale e agente conversazionale MCP.
FRAENA non promette di predire ogni frana. Promette che un operatore Terna saprà dove guardare per primo, quando agire e perché — con una spiegazione trasparente di ogni alert.
ModuloDescrizione
| Dashboard mappa | Visualizzazione interattiva della RTN su tutte le 20 regioni italiane, con KPI rischio, layer territoriali e hotspot di impatto |
| Lista rischi | Tabella filtrabile per regione con score, livello, probabilità pioggia e criticità N-1 |
| Simulazioni what-if | Scenari ipotetici di pioggia (es. 80 mm in 6 ore) con griglia di rischio e zone GeoJSON sulla mappa |
| Agente AI | Assistente operativo in linguaggio naturale che esegue bollettini, simulazioni, piani ispettivi e controllo layer |
| Server MCP | Tool standardizzati (assets_at_risk, simulate_scenario, inspection_priority, …) + report HTML |
LayerTecnologie
| Frontend | React, Vite, MapLibre GL, Zustand, shadcn/ui |
| Backend | FastAPI, PostGIS, Celery, Redis |
| Dati | OpenStreetMap (RTN 220/380 kV), ISPRA IdroGEO WMS, Hypermeteo |
| AI / MCP | FastMCP, intent routing, map actions sincronizzate con la UI |
| Copertura | 20 regioni italiane, ingest OSM nazionale |
Position paper tecnico: /paper.html
Le query seguenti sono pensate per dimostrare le capacità dell'agente. Puoi incollarle direttamente nella chat su /agente.
Suggerimento: seleziona prima la regione dal filtro mappa, oppure includi il nome della regione nel messaggio (es. «in Campania»).
Ciao, cosa puoi fare?
Aiuto
Quali linee sono a rischio in Campania?
Mostrami il bollettino rischio in Lazio per le prossime 24 ore
Quali asset RTN sono sopra soglia arancione in Calabria?
Dammi gli asset critici N-1 in Sicilia
Cosa succede: l'agente genera un bollettino con asset prioritari, evidenzia i tratti sulla mappa e attiva i layer IFFI, PAI e pendenza DEM.
Cosa succede con 80 mm in 6 ore in Campania?
Simula 60 mm in 12 ore in Lazio
Ipotizza 120 mm in 24 ore in Calabria: quali asset sono esposti?
Scenario estremo: 50 mm in 6 ore in Basilicata
Cosa succede: l'agente esegue una simulazione meteo × suscettibilità, disegna la griglia di zone a rischio sulla mappa, mostra gli hotspot RTN ad alto impatto e elenca i top asset esposti.
Piano ispettivo N-1 in Campania
Quali squadre mandare prima in Abruzzo?
Priorità ispettive per asset critici in Molise
Cosa succede: l'agente ordina gli asset N-1 per score di rischio e li evidenzia sulla mappa con fly-to automatico.
Spegni PAI, mostra IFFI
Mostra pendenza DEM e nascondi PAI
Attiva IFFI, PAI e DEM
Spegni tutti i filtri territorio
Mostra solo le linee 380 kV
Cosa succede: l'agente attiva/disattiva i layer senza uscire dalla chat.
Rimuovi le zone a rischio dalla mappa
Programma simulazione domani 24h in Lombardia
Agenda scenario 40 mm in 6 ore per domani in Veneto
Segui questa sequenza per una valutazione rapida e completa:
StepAzioneQuery
| 1 | Presentazione capacità | Ciao, cosa puoi fare? |
| 2 | Bollettino operativo | Quali linee sono a rischio in Campania? |
| 3 | Scenario estremo | Cosa succede con 80 mm in 6 ore in Campania? |
| 4 | Ispezioni | Piano ispettivo N-1 in Campania |
| 5 | Layer | Spegni PAI, mostra IFFI |
| 6 | Reset | Rimuovi le zone a rischio dalla mappa |
Questa versione hackathon usa uno scoring deterministico per la demo live; il design ML completo è documentato nel position paper. I dati RTN provengono da OpenStreetMap (proxy pubblico); in produzione si integrerebbe il registro asset autoritativo Terna. Le simulazioni agendate sono registrate come job pending (Celery beat in roadmap).
RisorsaPercorso
| Landing page | / |
| Dashboard mappa | /dashboard |
| Agente AI | /agente |
| Lista rischi | /risk |
| Gestione impianti / ingest | /impianti |
| Position paper | /paper.html |
Alfredo Campoli — CTRL/SHIFT × Terna Hackathon 2026
FRAENA — Intelligenza geospaziale per la rete elettrica del futuro.
MEDIA
LANDING + PAPER
PLATFORM
MCP