Abstract del progetto
PRISM-E sviluppa una piattaforma per il monitoraggio del territorio e l’allerta precoce in caso di incendi di biomassa e fenomeni di dissesto idrogeologico. Il progetto integra le osservazioni satellitari con i rilievi di droni autonomi dotati di sensoristica modulare e multiparametrica e con le misure di una rete distribuita di sensori ambientali a terra.
La modularità consente di adattare la configurazione dei sensori al rischio da monitorare. I droni combinano immagini termiche e misure di composti volatili acquisite mediante un naso elettronico, mentre la rete a terra segue con continuità l’evoluzione delle condizioni locali.
La piattaforma utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i dati e aggiornare un Digital Shadow, una rappresentazione digitale tridimensionale del territorio. L’obiettivo è individuare precocemente condizioni di pericolo, simulare scenari di rischio e supportare le decisioni della Protezione Civile, degli enti territoriali e dei gestori di infrastrutture.
Un elemento distintivo del progetto è l’integrazione tra la sensoristica modulare e multiparametrica a bordo dei droni e le misure continue della rete a terra. La modularità consente di configurare la strumentazione in funzione del rischio e delle caratteristiche dell’area da sorvegliare. Per il rilevamento precoce degli incendi, i droni integrano una termocamera e un naso elettronico miniaturizzato, progettato per rilevare i composti volatili associati alle prime fasi della combustione. Le misure chimiche affiancano così le immagini termiche nella valutazione di un possibile focolaio. Per il monitoraggio di frane e allagamenti, i rilievi aerei e le serie temporali raccolte in situ consentono di approfondire le anomalie individuate attraverso le osservazioni satellitari.
I dati confluiscono in un Digital Shadow, una rappresentazione digitale tridimensionale e georeferenziata del territorio che si aggiorna con le osservazioni. La piattaforma integra modelli di intelligenza artificiale per analizzare i dati, generare allerte e simulare scenari di rischio a supporto delle decisioni della Protezione Civile e degli enti territoriali. Il progetto prevede la sperimentazione del sistema nel territorio del Comune di Cave (RM).
Un obiettivo centrale è sviluppare e validare un sistema di osservazione che associ droni autonomi dotati di sensoristica modulare e multiparametrica a una rete distribuita di sensori ambientali a terra. Le osservazioni satellitari serviranno a individuare le aree da sottoporre a ispezioni mirate. In queste aree, il confronto tra i rilievi di dettaglio da drone e le misure continue in situ permetterà di verificare le anomalie rilevate e seguirne l’evoluzione. Per l’allerta precoce degli incendi, il progetto prevede di sviluppare e calibrare un naso elettronico miniaturizzato da integrare a bordo dei droni, per rilevare i composti volatili associati alle prime fasi della combustione e affiancare l’informazione chimica a quella termica.
Il progetto intende inoltre sviluppare modelli di intelligenza artificiale specifici per ciascun rischio e integrare le osservazioni in una rappresentazione digitale tridimensionale e georeferenziata del territorio (Digital Shadow). La piattaforma consentirà di generare allerte, simulare l’evoluzione degli eventi e confrontare strategie di intervento, assicurando la protezione delle comunicazioni e l’integrità dei dati.
Il traguardo finale è dimostrare il funzionamento del prototipo in ambiente operativo, passando dalla prova di concetto (TRL 3) al livello di maturità tecnologica TRL 7. La sperimentazione nel territorio del Comune di Cave (RM) permetterà di verificare sul campo l’interoperabilità tra droni e sensori terrestri e di valutare le prestazioni dei modelli predittivi e del Digital Shadow.
Università Guglielmo Marconi
ACGroup Srl
CNR-ITIAm
Antonella Macagnano
Emiliano Zampetti
Paolo Papa
Silvia Mosca
Massimiliano Frattoni
Mattia Perilli
Simone Serrecchia
Cassandra Montiroli
Ettore Guerriero