AI /Fire

• Bando Regionale: Progetto finanziato nell’ambito del programma POR Calabria FESR-FSE 2014-2020, ASSE I – PROMOZIONE DELLA RICERCA E DELL’INNOVAZIONE, Azione 1.3.2 Sostegno alla generazione di soluzioni innovative a specifici problemi di rilevanza sociale, anche attraverso l’utilizzo di ambienti di innovazione aperta come i Living Labs
• Ambito: Ambiente e rischi naturali
• Durata: 2021-2023
• Sito web: https://www.aifire.it

AI /Fire è un progetto di Innovazione Applicata, volto a sperimentare una metodologia di Early Warning in 3 casi di uso reali, creando una piattaforma integrata per il Wildfire sensing, in grado di raccogliere ed elaborare in real-time dati provenienti da sensori ambientali e device di sorveglianza, per effettuare il monitoraggio e il contrasto degli incendi boschivi mediante algoritmi di Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning.

Il concetto innovativo di AI /Fire si basa:

1. su una piattaforma IoT interoperabile realizzata interamente mediante Cloud multilevel, che permette di raccogliere in real-time dati (data in motion) e memorizzarli (data at rest);
2. sull’uso di sensori IoT e device di sorveglianza per raccogliere dati direttamente sul territorio;
3. sull’uso di droni professionali per il monitoraggio e per la sorveglianza attiva delle zone ad alto rischio di incendio;
4. sull’uso di algoritmi di Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning per l’analisi in real-time dei dati e la formulazione di ipotesi di rischio incendio geolocalizzate su mappe territoriali.

AI /Fire ha 3 obiettivi principali:

1. Creazione piattaforma integrata per Wildfire sensing

La piattaforma integrata per il Wildfire sensing sarà costituita dalle seguenti componenti hardware e software:

• Piattaforma IoT in Cloud di raccolta, immagazzinamento, elaborazione e visualizzazione dei dati raccolti;
• Modulo di monitoraggio climatico, per l’analisi in real-time dei dati metereologici;
• Modulo di analisi predittiva per l’analisi in real-time dei dati di campo, per la fusione con altri dati e i dati storici ai fini predittivi;
• Modulo Digital Twin, per il monitoraggio delle zone sensibili;
• Smart App, per coinvolgere la cittadinanza nelle fasi di monitoraggio e gestione delle emergenze.

2. Sperimentazione metodologia Early Warning

AI /Fire si propone di sperimentare una metodologia di Early Warning, basata su livelli di criticità successivi, monitorando proattivamente le condizioni ambientali e climatiche, il sistema attiva delle allerte, in base a un criterio di criticità progressiva determinato da fasi.

3. Validazione metodologia Early warning in 3 casi d'uso reali

AI /Fire vuole infine sperimentare e validare la metodologia di Early Warning in 3 casi di uso reali, definiti e derivati dai fabbisogni espressi dagli utenti finali del progetto Living Lab: il comune di Bianchi, il comune di Aprigliano e il comune di Mormanno.