Francesco Grasso ha conseguito la laurea magistrale a ciclo unico in Ingegneria Elettronica presso l’Università degli Studi di Firenze nel 2000. Nel 2002 ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Dispositivi e Circuiti Elettronici e, dal 2005, è Ricercatore Universitario presso Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell'Università di Firenze. Inoltre, è Professore Aggregato di Circuiti e Sistemi Elettrici per le Smart Grid presso la Scuola di Ingegneria dell'Università di Firenze. I suoi interessi di ricerca riguardano gli ambiti della Power Quality e delle Smart Grid, della diagnosi di guasto e del design centering nei circuiti analogici, della modellizzazione e del controllo dei convertitori statici di potenza, attraverso l'uso di tecniche di intelligenza artificiale. È autore di numerose pubblicazioni scientifiche su riviste e congressi specialistici nazionali e internazionali. È responsabile scientifico dello Smart Energy Lab, laboratorio congiunto dell'Università di Firenze per la Power Quality nei Sistemi Elettrici.

Antonio Luchetta si è laureato in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Firenze, discutendo una tesi dal titolo: Simulazione di reti non lineari con metodo simbolico. Dal partecipa all'attività didattica e di ricerca del gruppo di Elettrotecnica del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell'Università di Firenze. I suoi principali interessi di ricerca spaziano dalle tecniche di simulazione circuitale per l’analisi, la sintesi e la diagnostica dei circuiti analogici alle reti neurali, logica fuzzy e tecniche di intelligenza artificiale.

Alessandro Bartolini ha conseguito la Laurea Triennale in Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni nel 2015 e la Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica nel 2018 presso l’università di Firenze. Ha partecipato al Progetto finanziato dalla NATO (Project G5014) per la realizzazione di un robot a guida autonoma per il rilevamento di mine ed altri ordigni inesplosi. Dal 2018 è iscritto al corso di Dottorato Smart Industry frutto della collaborazione degli Atenei di Pisa, Firenze, Siena. Il progetto di dottorato nasce tramite la collaborazione con l’Istituto di BioEconomia (IBE) del Consiglio Nazione delle Ricerche (CNR) al fine di realizzare una rete di sensori in ambito agricolo trattando argomenti multidisciplinari come lo sviluppo di convertitori DC-DC per il controllo e la gestione dell’energia da fonte solare, la gestione delle batterie a litio, la progettazione elettronica analogica a bassa frequenza e lo sviluppo di firmware. Altri argomenti di interesse sono la progettazione di sistemi per la rilevazione e l’identificazione di disturbi applicati alla Power Quality.

Marco Bindi ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria Elettrica e dell'Automazione nel 2018 presso l'Università degli Studi di Firenze. Nel corso del 2019 ha ricoperto per il suddetto Ateneo il ruolo di assegnista di ricerca nel settore della progettazione di impianti elettrici. Attualmente è dottorando presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università degli Studi di Firenze. Il suo principale settore di ricerca riguarda l’integrazione delle tecniche di intelligenza artificiale nella diagnosi e nel controllo dei sistemi elettrici di potenza.

Fabio Corti ha conseguito la laurea triennale in ingegneria elettronica e delle telecomunicazioni nel 2014 e la laurea magistrale in Ingegneria Elettrica e dell’Automazione nel 2016. Ha conseguito il dottorato di Ricerca in Ingegneria Industriale sulla ricarica wireless dei veicoli elettrici in collaborazione con Marelli Europe S.p.A. nel 2019. Nel 2020 ha svolto un assegno di ricerca presso il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) riguardante la progettazione elettronica ed optoelettronica per il controllo di sorgenti laser. Attualmente sta svolgendo un assegno di ricerca presso l’Università di Perugia riguardante lo studio di componenti magnetici per dispositivi industriali. Fanno parte dei suoi argomenti di ricerca la modellazione ed I controllo dei convertitori DC-DC PWM, i convertitori risonanti, inverter di potenza e le relative applicazioni per il controllo e la gestione dell’energia da fonti rinnovabili.

Carlos Iturrino ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettrica con specialità in Automazione nel 2016 e la Laurea Magistrale in Ingegneria Elettrica con specialità in Telecomunicazione nel 2019 presso l’Universita di Puerto Rico. Attualmente è studente di dottorato nel Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione all’Università degli Studi di Firenze. I suoi attuali interessi di ricerca riguardano Deep Neural Network e Reinforcement Learning con applicazione al riconoscimento dei disturbi di Power Quality e sistemi di controllo per applicazioni di potenza.

Libero Paolucci ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria Elettrica e dell'Automazione ed il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Industriale e dell'Affidabilità nel 2017 presso l'Università degli Studi di Firenze. Attualmente è assegnista di ricerca presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università degli Studi di Firenze. I suoi attuali interessi di ricerca riguardano i sistemi di identificazione e filtraggio dei disturbi della Power Quality e la progettazione di sistemi elettronici di potenza.

Laureato magistrale in Ingegneria Meccanica nel 2018, attualmente è dottorando presso Il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze. I suoi principali temi di lavoro riguardano lo studio di metodi per l’integrazione di elevate percentuali di generazione da fonti rinnovabili nella rete elettrica, lo sviluppo di algoritmi di controllo e di protocolli per la Demand Response e, più in generale, per la realizzazione di Energy Management System. Ha lavorato su queste tematiche all’interno di progetti regionali. Suoi ulteriori ambiti di interesse sono lo studio dei mercati dell’energia e delle principali normative e direttive Europee e Nazionali in ambito energia e sostenibilità ambientale.