AIMS

About This Project

AIMS – Development and testing of a shared, AI-based predictive model for a coordinated use of big data and for a joint Monitoring System of landslides risk in the Adriatic-Ionian region

PROGRAMMA FINANZIAMENTO
Progetto cofinanziato nell’ambito del programma Interreg IPA ADRION Programme (2021-2027)

DURATA
Dal 01/06/2024 al 28/02/2027 (33 mesi)

BUDGET PROGETTO
€ 986.735,00 di cui € 838.724,71 euro di fondi INTERREG

ABSTRACT

L’area adriatico-ionica è soggetta a un elevato rischio idrogeologico, con processi morfologici che possono alterare drasticamente il paesaggio naturale e causare danni significativi alle comunità, alla natura e alle infrastrutture. Le frane sono un fenomeno frequente in questa macroregione e sono strettamente interconnesse con altre variabili. Negli ultimi anni diversi fattori hanno contribuito a peggiorare la frequenza, l’impatto e l’entità delle frane, tra cui:

  • Modifiche antropiche: ad esempio, la deforestazione, l’urbanizzazione crescente e l’uso inappropriato del suolo hanno influenzato la vulnerabilità alla frana.
  • Eventi meteorologici estremi: il cambiamento climatico ha portato a siccità seguite da forti piogge, aumentando il rischio di frane.
  • Mancanza di sistemi di monitoraggio efficaci: la mancanza di previsione e di comunicazione ha reso difficile prevenire gli effetti delle frane.

Esempio evidente della connessione tra frane ed eventi meteorologici è stata l’alluvione, senza precedenti, del maggio 2023 in Emilia-Romagna. Questo evento ha causato danni infrastrutturali nelle aree collinari come conseguenza di imponenti frane di origine pluviale in un territorio già interessato da un significativo rischio idrogeologico. Considerando l’irreversibilità dei fenomeni meteorologici estremi legati al cambiamento climatico, è necessario uno sforzo congiunto in tutta la macroregione per investire in misure di previsione, prevenzione e mitigazione al fine di ridurre la vulnerabilità territoriale alle frane.

Per affrontare queste sfide sono state identificate le seguenti priorità:

  • Visione condivisa del rischio: è necessario sviluppare una visione comune delle minacce legate alle frane nella regione ADRION.
  • Approccio transnazionale: la raccolta e l’analisi dei dati dai sistemi di monitoraggio devono essere condivise tra i paesi colpiti dalle frane.
  • Aggiornamento dei database storici: i dati storici sui fenomeni franosi devono essere aggiornati per affrontare il cambiamento climatico.
  • Intelligenza artificiale e big data: strumenti basati sull’IA e l’analisi dei big data possono migliorare la previsione e la gestione delle frane.
  • Modelli predittivi: è necessario sviluppare modelli più precisi per comprendere il legame tra frane e cambiamenti climatici.

Il progetto si concentrerà su 6 casi pilota scelti tra i paesi partner, con diverse morfologie e strutture idrogeologiche. Obiettivo è sviluppare e testare un sistema di previsione precoce, basato sull’Intelligenza Artificiale e sui big data, per ridurre i rischi legati al cambiamento climatico.

ATTIVITA’

Il progetto prevede 3 fasi principali di attuazione:

–  Identificazione di sfide e modelli comuni di rischio frana e tecnologie adatte per modelli predittivi efficaci;

– Sviluppo, test e messa a punto di un meccanismo congiunto di previsione precoce delle frane per la macroregione Adriatico-Ionio;

– Attivazione di processi di capacity building e trasferimento di conoscenze per l’adozione di un sistema di monitoraggio e previsione precoce basato su Intelligenza Artificiale.

 

RISULTATI ATTESI

L’approccio transnazionale di AIMS favorirà uno scambio di innovazione e conoscenze e faciliterà il trasferimento di un modello predittivo basato sull’intelligenza artificiale, che è stato testato e convalidato in aree specifiche, ma che potrà essere adattato e replicato anche in altre zone. Questo contribuirà a velocizzare i progressi verso l’obiettivo comune di prevenire e gestire le frane nei diversi territori. L’approccio transnazionale inoltre consentirà ai partner di influenzare le politiche, le normative e i quadri normativi a livello regionale, nazionale e persino europeo.

I principali beneficiari dei risultati sviluppati saranno le autorità pubbliche a livello locale/regionale/nazionale, i costruttori di infrastrutture e gli urbanisti nelle loro funzioni di gestione del territorio.

PARTENARIATO

  • Università Politecnica delle Marche – Italia (capofila)
  • Geological Survey of Slovenia – Slovenia
  • ALBANIAN GEOLOGICAL SURVEY – Shqipëria, Albania
  • Resource Environmental Centre – Bosnia-Herzegovina
  • Croatian geological survey – Hrvatska, Croazia
  • University of Patras – Elláda, Grecia
  • Romagna Tech – Italia
  • Regional Development Agency Eastern Serbia – Serbia
Category
Ambiente, Innovazione, Intelligenza Artificiale, Sicurezza, Tecnologia