Sistemi di monitoraggio ambientale: cosa sono e a cosa servono

I sistemi per il monitoraggio ambientale sono essenziali per tutelare la salute umana e l’ambiente. La maggiore sensibilità culturale e politica verso i temi ecologici ha portato a un incremento delle risorse economiche destinate al controllo dell’inquinamento, ma i rischi legati a dei possibili disastri ambientali non sono stati purtroppo ancora scongiurati. La tecnologia, in questo caso, può correre in aiuto attraverso lo sviluppo e la messa in opera di sistemi intelligenti, pensati per gestire impianti industriali, o per il controllo costante da remoto delle aree sensibili.

I moderni sistemi per il controllo ambientale agiscono su più livelli, possono essere implementati su un’area specifica e lavorare in modo costante, al fine di, tra le altre cose, evitare gli incidenti, individuare gli scarichi illegali e programmare una manutenzione più efficiente e predittiva degli impianti.


Quali sistemi per il monitoraggio ambientale?

La prerogativa, in un contesto dove si opera in una situazione ad alto rischio, è quella di proteggere sia l’ambiente, sia gli operatori chiamati a lavorare in quelle aree. La tecnologia offre la possibilità di inviare sul sito non soltanto dei tecnici umani, ma una vera e propria squadra formata da robot coordinati da un’IA con un addestramento specifico, in grado di intervenire in modo diretto.

AI4 SPOT di TopNetwork, è una piattaforma nata con lo scopo esclusivo di individuare e monitorare gli scarichi illegali nelle acque interne o nei mari. Questa soluzione si basa sull’utilizzo di droni e di robot sottomarini, in grado di comunicare e interagire tra loro. L’IA che gestisce il sistema è stata addestrata per riconoscere, valutare e ragionare sulle criticità ecologiche che è chiamata a monitorare. Non solo l’intervento umano è ridotto al minimo, ma il software è in grado di incrociare tutti le informazioni provenienti dall’ambiente, come i filmati, i dati ottenuti dalle termocamere o dalle camere multispettrali, realizzando una mappa di rischio costantemente aggiornata in tempo reale.


Il monitoraggio ambientale con un sistema specifico

Le aree industriali a rischio elevato, come gli oleodotti, le zone di stoccaggio delle cisterne, le raffinerie o gli impianti con delle condutture estese, sono uno scenario complesso e ricco di variabili difficili da gestire. Oltre ad occupare diversi chilometri quadrati di territorio, si tratta si impianti attivi, sottoposti a usura costante e a condizioni mutevoli. TopNetwork, per i siti di questo tipo ha sviluppato AI4 PIPE, il sistema di monitoraggio per queste esigenze specifiche. Un’architettura combinata di robot intelligenti, telecamere fisse dotate di computer vision e una rete neurale di intelligenza artificiale addestrata in modo peculiare tiene sotto controllo l’area. Il sistema è in grado di individuare ogni tipo di perdita o sversamento e i droni possono compiere delle ispezioni periodiche usando immagini a diverse lunghezze d’onda. Tutte queste informazioni, raccolte in modo costante, sono messe in relazione diretta con la tipologia degli impianti, il loro uso e le loro dinamiche di stress operativo.

In questo modo, l’IA può ragionare su quanto sta accadendo, ponendo i presupposti per un’efficace manutenzione predittiva dell’intero complesso industriale.


I sistemi di monitoraggio ambientale del futuro

L’intelligenza artificiale della piattaforma AI4 di TopNetwork è in grado di dare ai droni e ai robot delle capacità cognitive che fino ad oggi erano delle caratteristiche attribuibili soltanto agli esseri umani. Il sistema non si limita a raccogliere i dati dal territorio, ma li elabora in modo autonomo, li collega tra loro, li mette in relazione dinamica con le specifiche tecniche dei siti e le mutazioni dell’ambiente. Questa capacità di analisi dei dati consente all’IA di sviluppare delle strategie di manutenzione predittiva o di produrre delle call to action destinate al personale umano. I fenomeni di “chiamata all’azione” che l’intelligenza artificiale può scatenare avvengono prima che sia troppo tardi. Gli algoritmi di elaborazione possono evidenziare una situazione di emergenza prima che questa avvenga, predicendo un guasto o un malfunzionamento.


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