Progetti europei utilizzano l'IA e i dati Copernicus per anticipare gli incendi e stimare le emissioni orarie

I progetti finanziati dall'Unione Europea utilizzano l'intelligenza artificiale per trasformare i grandi volumi di dati generati dai satelliti Copernicus in previsioni e informazioni applicabili sul campo. Tra gli strumenti in fase di sviluppo ci sono modelli che stimano il rischio e la diffusione degli incendi, software che calcolano le emissioni di CO₂ delle città fino al livello di quartieri e prodotti per monitorare le pressioni sugli ecosistemi costieri.

In breve Il progetto UNICORN utilizza i dati Copernicus e l'intelligenza artificiale per l'allerta precoce e la previsione di rischi climatici, inclusa l'insorgenza e l'evoluzione degli incendi di vegetazione. SPACE4Cities ha sviluppato un software che combina i dati di Sentinel-1 e Sentinel-2 con informazioni da sensori terrestri per stimare le emissioni di CO₂ di una città a intervalli orari e a livello di piccole aree urbane. ENHANCE sviluppa tre prodotti basati su AI per analizzare le pressioni urbane, agricole e climatiche sulle aree costiere di Barcellona e del Golfo di Pagasitikos in Grecia. Altre iniziative lavorano su modelli fondamentali per Copernicus, l'elaborazione su larga scala dei dati e la compressione delle informazioni di osservazione della Terra e meteorologiche. Gli strumenti non rappresentano un singolo servizio operativo e si trovano in stadi diversi di ricerca, sviluppo e test.

I satelliti europei producono quotidianamente volumi molto grandi di immagini e misurazioni sulla superficie terrestre, sugli oceani e sull'atmosfera. Il loro utilizzo implica la trasformazione dei dati grezzi in informazioni che possono essere interpretate abbastanza rapidamente per il monitoraggio ambientale, le interventi in caso di emergenza o la gestione delle infrastrutture.

L'intelligenza artificiale è utilizzata per automatizzare una parte di questa analisi. I modelli possono cercare schemi nelle immagini e nei dati provenienti dai sensori, possono combinare più fonti e possono produrre stime o previsioni che richiederebbero un grande volume di elaborazione manuale.

Una delle applicazioni è sviluppata attraverso il progetto UNICORN, finanziato da Horizon Europe. Il consorzio utilizza dati di osservazione della Terra e tecnologie di analisi per sviluppare strumenti di allerta precoce, previsione e monitoraggio dei rischi naturali.

Gli incendi di vegetazione rappresentano uno dei casi d'uso. I ricercatori hanno sviluppato un modello che monitora le condizioni associate alla produzione di incendi e può stimare come un fuoco potrebbe evolversi dopo l'insorgere.

Le informazioni possono essere utilizzate per identificare le aree in cui un incendio ha un potenziale più elevato di trasformarsi in un evento maggiore. Il progetto mira a fornire risultati utilizzabili dai servizi di emergenza, dalle autorità locali, dalle aziende e da altre organizzazioni esposte ai rischi naturali.

UNICORN non è limitato agli incendi. Il progetto include anche applicazioni per inondazioni rapide e attività vulcanica e mira a utilizzare i dati Copernicus nella preparazione per eventi estremi e nella gestione delle loro conseguenze.

Un altro progetto, SPACE4Cities, applica l'intelligenza artificiale al monitoraggio delle emissioni urbane. Il software sviluppato nell'ambito del progetto stima la quantità di CO₂ generata in una città ogni ora e può dettagliare i risultati fino al livello di quartieri.

Il sistema utilizza dati provenienti dai satelliti Sentinel-1 e Sentinel-2, che vengono combinati con le informazioni disponibili da sensori posizionati a terra. Questi dati vengono inseriti in un modello di intelligenza artificiale per produrre un'immagine più dettagliata della distribuzione delle emissioni all'interno della città.

La stima su scala locale può consentire di differenziare tra aree che contribuiscono in modo diverso alle emissioni urbane. Il documento EUSPA non fornisce però dati riguardo alla precisione del sistema in ogni città e non afferma che le stime possano sostituire gli inventari ufficiali delle emissioni.

L'intelligenza artificiale e i dati satellitari sono utilizzati anche per il monitoraggio delle aree costiere. Il progetto ENHANCE collabora con organizzazioni regionali in Spagna e Grecia in aree colpite dalla degradazione e dal cambiamento degli ecosistemi marini costieri.

Il progetto sviluppa tre prodotti destinati all'analisi delle pressioni urbane, agricole e associate a fenomeni climatici estremi. Le aree di test menzionate sono Barcellona e il Golfo di Pagasitikos in Grecia.

I dati di osservazione della Terra possono mostrare cambiamenti nell'uso del suolo, nella vegetazione, nell'acqua e in altre caratteristiche ambientali. I modelli AI sono utilizzati per organizzare e interpretare queste informazioni in relazione ai problemi identificati dalle autorità e dalle organizzazioni locali partecipanti.

EUSPA evidenzia anche il progetto ThinkingEarth, che sviluppa modelli fondamentali per i dati Copernicus. Un tale modello è addestrato su grandi volumi di dati e può essere successivamente adattato per più compiti di osservazione della Terra, invece di costruire un modello completamente nuovo per ogni applicazione.

DaFab lavora all'elaborazione dei dati Copernicus su larga scala attraverso un'infrastruttura orientata all'intelligenza artificiale. Embed2Scale sviluppa rappresentazioni compatte dei dati di osservazione della Terra e utilizza metodi AI di compressione affinché le informazioni satellitari e meteorologiche possano essere scambiate e elaborate più efficientemente.

Questi progetti rispondono a un problema comune: i sensori spaziali possono produrre più dati di quanti possano essere esaminati individualmente dagli esseri umani. L'automazione non elimina la necessità di validazione, poiché i risultati dei modelli devono essere valutati in relazione a misurazioni, osservazioni e requisiti dell'utente finale.

EUSPA indica applicazioni anche oltre il monitoraggio ambientale. L'intelligenza artificiale è utilizzata per l'interpretazione delle immagini e dei dati satellitari in agricoltura, infrastrutture e gestione delle catastrofi, e la combinazione tra osservazione della Terra e dati di posizionamento può essere utilizzata per il trasporto e le attività marittime.

Nei porti, le immagini di osservazione della Terra possono essere combinate con il posizionamento tramite sistemi globali di navigazione satellitare, il tracciamento delle navi e l'analisi automatica dei dati. L'obiettivo è ottenere un'immagine operativa più completa sui movimenti e le attività nella zona.

I servizi per droni rappresentano un altro campo in cui il posizionamento satellitare può essere combinato con l'elaborazione automatica. I dati di navigazione e posizionamento forniscono informazioni su dove si trova un sistema, e gli algoritmi possono interpretare simultaneamente le immagini e gli altri dati raccolti.

L'uso dell'AI non modifica l'origine dei dati Copernicus. I satelliti e i sensori continuano a effettuare le misurazioni, e i modelli informatici vengono utilizzati successivamente per la classificazione, il rilevamento dei cambiamenti, la previsione o la combinazione delle osservazioni con altre fonti.

Copernicus è il programma di osservazione della Terra dell'Unione Europea. I suoi dati sono utilizzati in servizi riguardanti l'atmosfera, l'ambiente marino, la superficie terrestre, i cambiamenti climatici, la sicurezza e la gestione delle situazioni di emergenza.

EUSPA gestisce componenti del programma spaziale europeo e supporta lo sviluppo di applicazioni che utilizzano Copernicus, Galileo ed EGNOS. La convergenza tra questi servizi e l'intelligenza artificiale amplia i tipi di prodotti che possono essere sviluppati dai dati spaziali, ma le prestazioni e il grado di maturità devono essere valutati separatamente per ogni progetto.