Los cambios que el sector eléctrico tiene por delante se engloban dentro de un proceso más gradual que disruptivo, en el que tecnologías como la virtualización y la aplicación de algoritmos, bien deterministas o basados en Al, son dos de las catapultas que van a impulsar la transición desde un sistema de energía centralizado a uno más descentralizado, más local y eficiente. Las tecnologías de IA y sus algoritmos están en un nivel de desarrollo importante si los algoritmos se entrenan y ejecutan de forma masiva en el Cloud, si bien existen otras tendencias tecnológicas para la distribución de la algoritmia aprovechando la capacidad de computación distribuida de equipos locales a nivel de operación: Aprendizaje Federado, IA en el Edge, Virtualización. Pero también exigen grandes requisitos de computación y memoria. Hay margen de investigación significativo para explorar los límites de la IA en dispositivos con recursos de capacidad de computación limitada (Resource Constrained Devices RCD). La respuesta tecnológica es una evolución de los dispositivos basados en microcontroladores con integración de tecnologías, optimizando su rendimiento, seguridad y capacidad de procesamiento en aplicaciones críticas. La combinación de estas tecnologías con microcontroladores modernos no solo mejora la eficiencia computacional y la seguridad, sino que habilita el desarrollo de sistemas embebidos inteligentes, confiables y de alto rendimiento en sectores exigentes como la SG. En este contexto, el objetivo general del proyecto FIRMAR es la investigación en arquitecturas que permitan embeber desarrollos de algoritmia avanzada para las redes eléctricas, de manera cibersegura, en Dispositivos con Recursos Limitados (Resource Constrained Devices RCD). Se analizarán las arquitecturas y prestaciones de plataformas RCD frente a las necesidades funcionales que demandan las redes eléctricas y a la factibilidad del traslado de modelos de despliegue en la nube al Edge-RCD. Se investigará en plataformas de desarrollo RCD, incluyendo System-on-Chip (SoC), su capacidad para dar respuesta a los aspectos de ciberseguridad exigidos para garantizar la resiliencia y para soportar técnicas de IA y la evaluación de algoritmos verdes. Por último, se identifican ya y se explorarán en el proyecto casos de uso de aplicación al sector eléctrico, en particular a las redes eléctricas que validen las investigaciones realizadas en el proyecto.