Nel Parco di San Rossore, in Toscana, prende forma una sperimentazione promettente per l’applicazione dell’intelligenza artificiale al monitoraggio ambientale. Il progetto WatchEdge analizza e gestisce in tempo reale la fauna selvatica, grazie a intelligenza artificiale e tecnologie distribuite
È entrata nel vivo la fase sperimentale del progetto WatchEdge, sviluppato nell’ambito del programma Pnrr Restart e attualmente in corso presso il Parco di San Rossore (Pisa).
L’obiettivo del progetto è ambizioso: utilizzare tecnologie emergenti, tra cui intelligenza artificiale, Edge Computing, radar multifrequenza e droni multispettrali, per monitorare in tempo reale la fauna selvatica e i cambiamenti ecosistemici, con ricadute dirette sulla gestione ambientale, agricola e forestale.
Una rete intelligente per una gestione sostenibile della fauna
La presenza di cinghiali, daini e lupi in ambienti rurali pone sfide rilevanti per l’agricoltura e la biodiversità. Danni alle coltivazioni, diffusione di zoonosi e alterazioni degli equilibri vegetazionali – come nel caso dei daini, che rallentano la rigenerazione forestale nutrendosi di giovani germogli – richiedono nuovi strumenti di controllo e prevenzione.
WatchEdge si basa su una piattaforma tecnologica distribuita in grado di analizzare grandi quantità di dati generati da sensori sul campo, restituendo informazioni elaborate in tempo reale grazie all’infrastruttura Edge.
La Pineta e Torre Riccardi del Parco di San Rossore hanno ospitato la prima campagna sperimentale del progetto. Qui, per decenni, è stato condotto un monitoraggio tradizionale dei grandi mammiferi.
WatchEdge si propone quindi di sviluppare sistemi intelligenti di sorveglianza capaci di integrare più fonti di dati: foto-trappole smart dotate di algoritmi Ai per classificare e contare automaticamente gli animali; radar doppler multi-frequenza per rilevare velocità e movimenti della fauna; droni equipaggiati con telecamere multispettrali e termiche, in grado di osservare sia la fauna che la vegetazione.
Edge Computing e connettività avanzata: una dorsale intelligente
Fondamentale è l’impiego di nodi di Edge Computing dislocati sul territorio, in grado di elaborare i dati localmente e ridurre la dipendenza dal cloud. Tra le soluzioni testate spiccano i prototipi nomadici sviluppati da Italtel e integrati nel sistema 5G Nomad, che hanno permesso la comunicazione tra sensori anche in assenza di rete mobile convenzionale.
La tecnologia Sd-Wan, inoltre, ha consentito di gestire il traffico dati integrando più tipologie di rete – wifi, 4G, 5G e satellitare – garantendo affidabilità e riduzione dei costi anche in ambienti remoti.
Il progetto è il risultato della collaborazione tra otto partner, coordinati dal Politecnico di Milano: tre università (Pisa, Catania, Milano-Bicocca), tre aziende (Italtel, Nextworks, Sensor Id) e un centro di ricerca (Cnit RaSs di Pisa), con il supporto dell’Ente Parco Migliarino San Rossore Massaciuccoli della Regione Toscana.
Un ulteriore ambito di ricerca riguarda l’evoluzione dell’Ai in direzione di una maggiore flessibilità e adattabilità. Come – in questo caso – per sviluppare una intelligenza artificiale liquida, capace di operare in modo dinamico e autonomo in scenari caratterizzati da infrastrutture eterogenee e variabili.
Nei prossimi mesi verrà completato il sistema di orchestrazione di servizio, pensato per abilitare modelli di Federated Learning e Continual Learning. Approcci che consentiranno l’addestramento degli algoritmi Ai direttamente sul campo, evitando la trasmissione massiva dei dati e migliorando l’efficienza complessiva del sistema.
L’integrazione finale del sistema aprirà la strada a nuove fasi di sperimentazione nel Parco di San Rossore e, auspicabilmente, a futuri impieghi in contesti industriali e produttivi.
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