L’Università di Pisa partner del progetto WatchEDGE, finanziato dal PNRR, per sviluppare soluzioni tecnologiche avanzate di osservazione e tutela ambientale.
Nel Parco di San Rossore la gestione della fauna selvatica entra in una nuova era digitale grazie al progetto WatchEDGE, di cui l’Università di Pisa è partner. Finanziato dal programma RESTART del PNRR e coordinato dal Politecnico di Milano, il progetto coinvolge anche le Università di Milano e di Catania, il consorzio CNIT e le aziende Italtel, Sensor-ID e Nextworks.
Grazie a WatchEDGE il Parco di San Rossore è teatro di un esperimento all’avanguardia. Dal 2024 è in funzione una rete di sensori intelligenti, alimentati da pannelli fotovoltaici e dotati di acceleratori hardware, permette la sorveglianza continua della fauna nella pineta. Questi dispositivi, capaci di operare in autonomia, costituiscono un “cloud continuum” che integra comunicazione e calcolo, consentendo di classificare in tempo reale gli animali ripresi dalle telecamere tramite l’uso dell’intelligenza artificiale.
Il sistema consente così di monitorare gli animali selvatici, come cinghiali, daini e lupi, sapere quanti sono e dove si muovono al fine di gestire l’equilibrio ecologico, prevenire la diffusione di malattie tra il bestiame e ridurre i rischi di contatto con l’uomo o di danni ambientali dovuti al sovrannumero di alcune specie.
“In passato, gli operatori dovevano recuperare manualmente le immagini registrate dalle videotrappole per analizzarle successivamente – spiega Stefano Giordano, docente di Telecomunicazioni all’Università di Pisa – Oggi, grazie alla nuova rete, le immagini vengono elaborate direttamente sul campo e solo i dati relativi agli avvistamenti vengono inviati ai database centrali”.
Oltre al sistema installato a San Rossore, i partner del progetto hanno sperimentato ulteriori tecnologie: radar per l’analisi di velocità e movimenti della fauna, sistemi di intelligenza artificiale per la classificazione automatica, droni equipaggiati con telecamere multispettrali e termiche per lo studio della vegetazione, e strumenti di orchestrazione delle risorse di rete e dei database. Tutto questo è reso possibile da un’infrastruttura di rete 5G e satellitare, che assicura connettività stabile anche nelle aree più remote.
“Lo sviluppo delle applicazioni di intelligenza artificiale per il monitoraggio ambientale non può prescindere dalla cooperazione con la rete – conclude Giordano – La nostra attività si è concentrata sull’integrazione tra rete satellitare, Edge Computing e reti periferiche a basso consumo, capaci di connettere in modo efficiente le telecamere sul campo. La sfida futura sarà rendere queste funzioni sempre più dinamiche, verso quella che definiamo un’‘intelligenza artificiale completamente liquida’”. Fonte: www.unipi.it
