RiparianEye

Due PMI specializzate in ICT Verde e Footprint/Economia Circolare, avvalendosi dei servizi di un OdR di eccellenza (UNITO – Ecologia delle Acque e Biochimica), hanno sviluppato il progetto RiparianEye, che include una piattaforma finalizzata alla localizzazione, quantificazione e utilizzo della biomassa per fini energetici, farmaceutici, cosmetici e nutraceutici.

Il progetto: innovazione al servizio della Sostenibilità

Attraverso questo progetto, si è potuto analizzare e proporre strumenti strategici per il riutilizzo di queste risorse, trasformandole da un problema ambientale in un’opportunità sostenibile in ottica di economia circolare, generando nuovi flussi economici e riducendo l’impatto ambientale. Il progetto utilizza l’“AI per la Biodiversità” – dal monitoraggio delle IAS, alla mappatura degli ecosistemi fluviali, fino all’ottimizzazione delle strategie di gestione – con un team altamente interdisciplinare, che garantisce una visione olistica e promuove lo sviluppo di soluzioni sostenibili all’avanguardia.

Zirak e Studio Fieschi, PMI specializzate in ICT Verde e Footprint/Economia Circolare, in collaborazione con un Organismo di Ricerca di eccellenza (UNITO – Ecologia delle Acque e Biochimica), hanno sviluppato tre componenti funzionali, testate all’interno di un progetto pilota a Torino, per promuovere l’utilizzo della biomassa a fini energetici, farmaceutici, cosmetici e nutraceutici:

• • LAB – la prima componente riguarda il laboratorio e si concentra sulla ricerca delle potenzialità della biomassa, con particolare attenzione alla produzione di energia green e all’estrazione di biomolecole di alto valore aggiunto per applicazioni farmaceutiche, cosmetiche e nutraceutiche.
  • AI – la seconda componente, partendo da immagini satellitari, permette l’individuazione e la quantificazione della risorsa attraverso la creazione di dataset iterativi, lo studio di modelli specifici di intelligenza artificiale e un sistema di notifiche che permette di ottimizzare le visite sul campo.
  • LCA – la terza componente si focalizza sulla valutazione del ciclo di vita, con l’obiettivo di valutare l’impatto potenziale delle diverse opzioni di utilizzo in termini di economia circolare e sostenibilità ambientale.

queste tre componenti agiscono sinergicamente per creare la base di una piattaforma flessibile e modulare, applicando tecniche di AI a dati aerei per monitorare e cartografare la biomassa con precisione, generando benefici concreti in svariati ambiti:

• • Economico: Conversione di rifiuti in risorse, creazione di posti di lavoro e valorizzazione delle risorse locali.
  • Ambientale: Riduzione dei rifiuti, protezione della biodiversità e conservazione degli habitat, diminuendo la necessità di estrarre risorse naturali non rinnovabili.
  • Sociale: Mitigazione dei rischi per la salute umana legati alle specie invasive e promozione di un ecosistema equilibrato.
  • Politico: Rafforzamento della resilienza territoriale e posizionamento strategico del Piemonte nelle tecnologie sostenibili.

Il progetto rientra all’interno di una linea strategica aziendale che si focalizza su diverse problematiche dell’ecosistema fluviale, che permette di analizzare condizioni anormali del fiume e della fascia circostante.

RiparianEye – features

Il ruolo di Zirak

Zirak, in qualità di capofila, ha ideato il progetto RiparianEye – Biomass, e ha sviluppato la piattaforma End-to-End, incluso:

• • il pre-processing dei dati aerei (satellitari, immagini multispettrali)
  • la gestione di grandi moli di dati nel backend studiato ah-hoc
  • l’inclusione dei dati presi dal campo dai partner di progetto
  • lo sviluppo ed il tuning delle algoritmiche di Computer Vision e di Intelligenza Artificiale necessarie
  • l’analisi dei vari indici vegetativi, delle bande multispettrali e delle loro combinazioni
  • la gestione di allerte precoci
  • il layer di presentazione attraverso un frontend efficace ed inuitivo

La finalità di Zirak è quella di diventare un attore di riferimento per l’economia circolare in Piemonte attraverso strumenti di Big Data Analytics, Computer Vision ed Intelligenza Artificiale.

Sistema di allerta precoce

Come sottoprodotto del progetto, è stato sviluppato un sistema di allerta precoce che consente di realizzare un processo solido ed efficiente: dai dati satellitari fino a notifiche sicure e verificate da esperti, inviate alla municipalità o all’ente preposto agli interventi sul campo.

La piattaforma di Intelligenza Artificiale, composta da un’interfaccia intuitiva per i ricercatori e da una sezione di analisi automatica dei dati su base giornaliera, elabora dati satellitari provenienti da diverse costellazioni per ottimizzare i risultati. Da questa analisi vengono generate notifiche automatiche, inviate a un’istituzione ambientale che le valida grazie a indicazioni geospaziali utili a ottimizzare il lavoro degli esperti sul campo. Invece di dover monitorare l’intera area ripariale, i biologi ricevono indicazioni precise sulle zone con maggiore probabilità di presentare criticità.

Le osservazioni dei biologi sul campo costituiscono un feedback diretto per la piattaforma e per i modelli di AI, migliorando progressivamente la qualità delle notifiche. Quando l’istituzione ambientale conferma le condizioni e gli esperti ritengono necessario un intervento della municipalità o dell’ente preposto alla rimozione o all’utilizzo della risorsa (es. biomolecole, bioidrogeno), l’allerta tempestiva avviene in modo mirato e sicuro, grazie alla validazione da parte di esperti.

Questo approccio si inserisce in ciò che Andrej Karpathy definisce “tight feedback loops” tra AI e umani: cicli brevi e continui di supervisione e correzione che permettono di indirizzare la potenza dei modelli verso obiettivi concreti e affidabili. Non si tratta di sostituire l’uomo, ma di costruire un sistema in cui l’intelligenza artificiale apprende costantemente dai dati reali e dalle verifiche umane, riducendo gli errori e aumentando la fiducia. Allo stesso tempo, la piattaforma fornisce agli esperti indicazioni sempre più mirate, facilitando e rendendo più efficace il loro lavoro.

Per approfondire il concetto, si puó consultare Il video “Software 3.0: Software in the Age of AI”, dove descrive la necessità di cicli di feedback stretti tra AI e supervisione umana:

Un’interfaccia intuitiva per ricercatori

Il nostro frontend combina visualizzazioni geospaziali interattive, strumenti analitici avanzati e una gestione personalizzata dei dati e delle allerte per trasformare informazioni complesse in decisioni concrete. Con design modulare e reattivo, garantisce prestazioni fluide su qualsiasi dispositivo, offre:

• • Mappe dinamiche per esplorare dati raster e vettoriali con filtri personalizzabili.
  • Strumenti analitici come analisi temporali, formule personalizzate e notifiche intelligenti.
  • Dashboard personalizzate per gestire dati, preferenze e report con facilità.
  • Strumenti di feedback da parte di esperti sul campo (durante il progetto il dipartimento DBios dell’Università di Torino), per raffinare in maniera iterativa il modello, ottimizzare le visite sul campo, e permettere l’estrazione di dati ad alta qualità per le istituzioni preposte alla rimozione o al riutilizzo delle risorse.

Il nostro frontend è stato pensato per essere scalabile, estensibile e perfettamente interoperabile con gli standard geospaziali.
Offre una piattaforma geospaziale interattiva per l’analisi di dati ambientali e territoriali, consentendo:

1. 1. Visualizzazione di dati raster e NDVI evidenziando aree con diverse intensità di vegetazione tramite una scala cromatica (ad esempio, dal rosso al verde).
   2. Strumenti di configurazione degli indici e delle bande desiderate, definendo formule personalizzate, regolando valori minimi/massimi e scegliendo mappe cromatiche
   3. Interazione completa con la mappa
   4. Analisi temporale: permette un’analisi comparativa dei dati nel tempo.
   5. Output personalizzato.
   6. Interazione dinamica con strumenti per navigare sulla mappa, regolare l’opacità dei layer e aggiungere annotazioni o pin personalizzati.

Questa interfaccia è progettata per supportare decisioni basate su dati ambientali, facilitando il monitoraggio della vegetazione, la pianificazione territoriale e l’analisi di risorse naturali.

L’interfaccia offre inoltre la funzionalità di confronto side-by-side di dati geospaziali, consentendo di analizzare variazioni temporali, differenze tra due dataset, confrontare indici differenti nelle stesse date o in momenti diversi nel tempo.

Ogni pannello è configurabile individualmente, con strumenti per personalizzare formule, mappe cromatiche e parametri. Ideale per monitorare cambiamenti ambientali, come l’evoluzione della vegetazione, fornisce un’esperienza interattiva fluida e sovrapposizione dei dati:

L’interfaccia integra un sistema di analisi temporale avanzata, permettendo agli utenti di selezionare date o intervalli temporali per osservare e monitorare variazioni dei dati geospaziali in modo dinamico, quali cambiamenti nella vegetazione o distribuzione delle risorse.