È nata la srl Trentino Data Mine, che gestirà le attività previste dal progetto di realizzazione di un data center “green” nella miniera dell’azienda Tassulo. Il progetto Trentino Data Mine (Tdm) è un’infrastruttura finanziata dal Pnrr per la creazione e il successivo sviluppo di un polo strategico di innovazione in Val di Non.

Il partenariato pubblico-privato vede protagonista l’Università di Trento come soggetto attuatore e un raggruppamento temporaneo di imprese, selezionato tramite gara pubblica, formato da Covi Costruzioni, Dedagroup, Cpi e Isa. La società pubblico-privata si occuperà della progettazione e della realizzazione dell’infrastruttura, oltre che dell’acquisizione e della dotazione dei macchinari e delle attrezzature per il data center e per la relativa gestione.

Il progetto rientra nell’ambito del Pnrr Missione 4 “Istruzione e ricerca – Dalla ricerca all’impresa” e ha una durata di 36 mesi. Il costo totale di 50,2 milioni è finanziato da risorse pubbliche per 18,4 milioni e private per circa 31,8 milioni. La voce più consistente dell’investimento (circa 18 milioni) sarà riservata alla realizzazione degli impianti tecnici nella miniera. Il ritorno dell’investimento è atteso nell’arco di 15 anni dall’avvio del progetto (2023-2037).

Gli oltre 80mila metri quadrati della miniera dell’azienda Tassullo già ospitano celle ipogee ricavate dall’estrazione di dolomia che sono utilizzate per la conservazione di mele, la fermentazione di spumante e altre applicazioni dove la temperatura costante è un fattore chiave. Nel data center potranno essere svolti in sicurezza e in condizioni ottimali servizi legati all’ICT che sfrutteranno tutte le potenzialità dell’intelligenza artificiale, del calcolo ad elevate prestazioni, dell’edge computing e della sicurezza informatica inclusa la crittografia quantistica. La conformazione rocciosa del sito, naturalmente protetto da centinaia di metri di roccia viva, garantisce inoltre sicurezza elettromagnetica, protezione da eventi naturali, risparmio di suolo, sostenibilità e possibilità di utilizzare energia prodotta da fonti rinnovabili.

I CAMPI DI APPLICAZIONE

Tra i campi di applicazione si trovano le scienze della vita (e-health, prestazioni sanitarie, diagnostica e medicina di precisione), l’intelligenza artificiale (industria 4.0, manifattura smart, agricoltura digitale e smart, finanza digitale), la transizione energetica (città smart, mobilità smart, 5G e servizi pubblici). Aree di interesse che si intrecciano per molti aspetti con iNEST, un altro progetto strategico ad alto impatto finanziato con fondi PNRR che prevede la creazione di un ecosistema del Triveneto dedicato all’innovazione e in cui è coinvolta l’Università di Trento.

LE QUATTRO AREE DI INTERESSE

L’intelligenza artificiale e il suo impiego in ambito commerciale e industriale. Ad esempio, nell’analisi dei big data, nella manutenzione predittiva (per individuare il tempo residuo prima del guasto soprattutto in strumenti e impianti), nell’automatizzazione dei processi, nella computer vision (per ricavare informazioni da immagini o video) o nella AI spiegabile (un processo che consente di testare la correttezza e la precisione delle decisioni prese con l’intelligenza artificiale).

L’High Performance Computing, la capacità di elaborare i dati ed eseguire calcoli complessi ad alta velocità. E mettere poi a disposizione grandi quantità di informazioni per svolgere servizi ad alto impatto nei più vari settori.

L’Edge computing, un modello di calcolo distribuito nel quale l’elaborazione dei dati avviene il più vicino possibile a dove questi vengono generati. Una soluzione tecnologica che consente una più veloce gestione delle informazioni con una riduzione di traffico dati e una maggior resilienza in caso di interruzione nella connessione.

La cybersicurezza che, grazie a nuovi avanzamenti nel campo della crittografia quantistica, punta ad adottare il paradigma “Zero-trust”. Vale a dire creare un perimetro di rete attendibile, in base al quale ogni transazione di rete deve essere autenticata prima che possa essere processata.