ALP-AI
Progetto Interreg Italia-Svizzera, cofinanziato dall'Unione Europea
Il progetto ALP-AI nasce dall’esigenza di rafforzare le capacità di monitoraggio, prevenzione e gestione dei rischi ambientali nelle aree transfrontaliere tra Italia e Svizzera, con particolare riferimento all’inquinamento da rifiuti, alla tutela della biodiversità, alla biosicurezza, allo stress vegetativo e alla prevenzione di fenomeni connessi al degrado degli ecosistemi.
Il progetto sviluppa, standardizza e verifica sul campo l’uso di tecniche, processi innovativi e mappe tematiche per il monitoraggio del rischio ambientale e la prevenzione di criticità ambientali. L’obiettivo principale è l’integrazione sinergica tra l’Intelligenza Artificiale (IA) e Geospaziale (Geospatial Intelligence) per creare un sistema avanzato di prevenzione e gestione dei danni ambientali.
Il progetto sviluppa, verifica sul campo e standardizza tecniche innovative impiegando immagini satellitari e da droni, dati territoriali e dati raccolti tramite dispositivi intelligenti per la produzione di mappe tematiche e strumenti concreti a supporto dell’operatività delle agenzie ambientali, valutandone applicabilità, tempi di implementazione, costi e benefici.
ARPA Lombardia, come partner di progetto, svolge un ruolo nella raccolta, validazione e gestione dei dati, attraverso la fornitura di know-how tecnico, strumentazione (droni e immagini satellitari) e supporto operativo per il test sul campo e la validazione degli algoritmi nel territorio lombardo.
Gli obiettivi nello specifico sono il monitoraggio dell’impatto ambientale e la protezione della biodiversità e biosicurezza
L’attività integra dati satellitari, immagini aeree e da drone, dati territoriali e banche dati georeferenziate per individuare fattori di pressione ambientale, situazioni potenzialmente critiche e variazioni dello stato della vegetazione.
In particolare, le attività riguardano:
- Individuazione di fattori di pressione e siti critici, con particolare attenzione alla gestione illecita dei rifiuti e ai potenziali rischi di contaminazione di suolo, acqua e aria, attraverso tecniche di intelligenza geospaziale e IA, funzionali a stimare il rischio ambientale e le priorità di intervento.
- Monitoraggio della salute forestale e dello stress vegetativo, per l’individuazione precoce di anomalie e disturbi della vegetazione (inclusi boschi e prati magri) mediante dati satellitari e da drone integrati con tecniche di IA.
Le attività sono finalizzate al monitoraggio della fauna selvatica e delle specie invasive, attraverso l’impiego di droni, sensori termici, smart trap e tecniche di intelligenza artificiale, per produrre dati georeferenziati a supporto delle attività di sorveglianza e gestione.
In particolare, le attività riguardano:
- Monitoraggio della fauna selvatica, attraverso droni dotati di sensori termici per l'individuazione e la stima della consistenza delle popolazioni di cinghiale (Sus scrofa) e di altri ungulati, anche in aree difficilmente accessibili.
- Monitoraggio degli insetti invasivi, attraverso smart trap e tecniche di IA per automatizzare il rilevamento e l'identificazione delle specie, con particolare riferimento a Popillia japonica.