L’innovativa startup Inspire ha dato vita a una piattaforma integrata con AI, in grado di supportare protezione civile e vigili del fuoco nello spegnimento degli incendi boschivi.
Gli ultimi dati sugli incendi forestali forniti dall’European Forest Fires Information System (EFFIS) mostrano come nel 2023 la penisola italiana sia stata interessata da incendi boschivi che hanno devastato una superficie totale di 1.073 km², equivalente a quasi un terzo della Val D’Aosta.
Durante lo scorso anno, 15 su 20 regioni italiane hanno subito gravi incendi boschivi: le regioni più colpite sono state la Sicilia e la Calabria, con oltre l’83% della superficie forestale italiana attaccata dal fuoco. In totale, sul territorio nazionale sono stati registrati 1.378 incendi, un numero superato solo dalla Spagna (dove sono stati registrati 1.397 incendi in totale).
Per quanto riguarda l’anno in corso, secondo quanto riportato anche da Ispra, dal 1° gennaio 2024 all’ultimo aggiornamento EFFIS disponibile (risalente al 30 luglio 2024) su scala nazionale sono stati rilevati 615 incendi, per una superficie totale di 221 km².
Gli incendi boschivi sono dunque un problema grave e ricorrente in Italia, specialmente durante i mesi estivi. Per far fronte a queste emergenze e cercare di minimizzare i danni, occorre una strategia globale che combini prevenzione, intervento rapido e una necessaria sensibilizzazione del pubblico sull'argomento.
Una risposta al problema
L’attività di antincendio boschivo è, di per sé, estremamente complessa. Oltre alle difficoltà di spegnimento degli incendi durante la fase acuta, la Protezione Civile e i vigili del fuoco si trovano spesso ad affrontare la riaccensione di incendi da punti caldi apparentemente già estinti - spesso durante la notte, quando le operazioni sono ridotte. In questi casi, la combustione continua nel sottosuolo, creando una sfida operativa ben più complessa per i professionisti. Un ulteriore problema è rappresentato dai focolai, piccoli incendi che, se contenuti rapidamente, causano danni limitati, tuttavia, se non gestiti correttamente, possono moltiplicarsi e diffondersi in numerosi punti, complicando notevolmente le operazioni di spegnimento totale degli incendi.
Il monitoraggio di focolai sparsi richiede nello specifico tecnologie a supporto dell’uomo, che possano garantire l’operatività notturna, un adeguato riconoscimento dei punti critici e un calcolo predittivo relativo alla ripresa dell’incendio.
Per rispondere a queste problematiche, la startup Inspire (spin-off dell’Università di Genova) ha sviluppato un sistema integrato che include l’impiego di UAV (Unmanned Aerial Vehicles, comunemente noti come droni), unitamente a una piattaforma per la gestione automatizzata degli apparecchi. Lo scopo della piattaforma - denominata M.A.R.S (Multiple Airdrone Response System) - è acquisire dati ed elaborarli utilizzando strumenti di intelligenza artificiale precedentemente addestrati, così da ottenere un’analisi predittiva su quali siano i punti caldi più a rischio di ripresa dei focolai, prevedendone la successiva evoluzione e testando in tempo reale varie strategie di contrattacco all’incendio.
«L’idea della piattaforma M.A.R.S nasce dalla constatazione che, sebbene la maggior parte delle squadre antincendio al giorno d’oggi sia dotata di droni per monitorare gli incendi dall’alto, il potenziale di questa tecnologia è fortemente ridotto a causa di due principali ragioni: l’autonomia limitata (di circa 20 minuti) degli UAV e la necessità di un controllo manuale costante - afferma Patrizia Bagnerini, professore associato di analisi numerica dell’Università di Genova - L’utilizzo attuale dei droni è pertanto essenzialmente sporadico e costituito generalmente da un solo UAV pilotato da un operatore, che deve anche occuparsi della fase di valutazione delle immagini acquisite dal drone, del volo, della sostituzione della batteria ecc».
La piattaforma M.A.R.S.
M.A.R.S. è un sistema RAS (Robotics & Autonomous Systems) ideato e progettato per fornire in maniera full unmanned servizi di sostituzione automatizzata della batteria esausta, del payload e della gestione dei droni stessi. «Posizionando una o più piattaforme sull’area dell’incendio - spiega la professoressa Bagnerini - Protezione Civile e vigili del fuoco impegnati nello spegnimento degli incendi potrebbero beneficiare di un sistema in grado di inviare in modo autonomo droni sull’area e sostituire sia la batteria esausta degli UAV sia il payload, rimpiazzandolo con quello più adatto a seconda della situazione (per esempio, sensori, telecamere ottiche durante il giorno e termiche durante la notte e così via)». M.A.R.S. permette quindi di effettuare un monitoraggio dell’incendio in modo continuativo (anche H24) attraverso droni, superando le attuali limitazioni legate al loro utilizzo.
La svolta tecnologica
Dal punto di vista più tecnico, l’idea che caratterizza il funzionamento del sistema M.A.R.S. è aver disaccoppiato il pacco batterie e il payload da trasportare rispetto al drone. I due elementi sono infatti racchiusi all’interno di un contenitore esterno, che tramite una flangia di attacco universale consente alla maggior parte dei droni in commercio di diventare compatibile con la piattaforma e sfruttarne conseguentemente i benefici.
È presente, inoltre, un sistema di precision landing, che grazie alla tecnologia RTK (Real Time Kinematic) e al centraggio post-atterraggio permette un arrivo di precisione del drone. L’apparecchio, una volta atterrato sul landing pad, scende all’interno della piattaforma, dove un braccio robotico riconosce automaticamente la posizione del pacco batteria/payload, lo aggancia e lo sostituisce in modo automatico. Le batterie esauste vengono poi inserite in un circuito di ricarica, in modo che siano sempre disponibili scorte pronte all’uso, e il drone può immediatamente ripartire per continuare la propria missione. La piattaforma è inoltre in grado di gestire più droni, stabilendo una priorità nell’atterraggio tramite algoritmi di scheduling.
Una mano in più
Il riconoscimento dei punti caldi e la geolocalizzazione dei fronti di incendio necessitano inoltre di algoritmi di machine learning in grado di processare i dati recuperati dall’UAV in maniera da creare in tempo reale una mappa del fronte del fuoco con tutte le caratteristiche rilevanti (temperatura dell’incendio, densità di vegetazione, temperatura della vegetazione non ancora toccata dalle fiamme, livelli di umidità e altre informazioni derivabili dalle misure ottiche multispettrali acquisite).
Anche il Dipartimento di Ingegneria meccanica e aerospaziale del Politecnico di Torino (DIMEAS) collabora al progetto: «Siamo lieti di offrire il nostro supporto all’adozione della dotazione sensoristica più adeguata per i droni di Inspire - dichiara il professor Paolo Maggiore - Il nostro contributo si focalizza su due aspetti: stiamo testando la sensoristica più efficace per rilevare e monitorare i focolai d’incendio e, parallelamente, sviluppiamo un sistema di riconoscimento automatico delle immagini che consente di localizzare facilmente la nascita di nuovi focolai e la loro espansione».
AI a supporto delle operazioni di spegnimento
Quella degli incendi è una questione complessa: le squadre antincendio operano spesso in collaborazione con i canadair, l’orografia del territorio è sempre differente e incendi con condizioni di partenza molto simili possono poi evolvere in modo molto differente. Oltre alle funzionalità, quindi, a determinare la reale efficacia del sistema M.A.R.S. per le squadre antincendio è anche la sua capacità di integrarsi nelle complesse attività della Protezione Civile e dei vigili del fuoco, automatizzando molti dei task che al momento vengono svolti in modo manuale.
«Seppur per molti task siano sufficienti algoritmi deterministici, cioè in cui viene pre-programmato come reagirà il sistema di fronte a determinati eventi, in molti altri casi si rende indispensabile l’utilizzo dell’AI per una reale efficacia e una reazione appropriata a seconda dei casi» spiega Alberto Clavarino, responsabile in Inspire della parte commerciale e delle relazioni con partner strategici.
L’integrazione tra la piattaforma M.A.R.S. e l’AI è anche uno degli scopi del progetto "UAV platform for monitoring forest fire outbreaks and detecting post-fire recovery hotspots", finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca con 2.146.000 euro nell’ambito del Fondo Italiano Scienze Applicate. «L’output del progetto è un sistema di supporto alle squadre di antincendio boschivo, in grado di automatizzare molti dei task ora svolti manualmente e fornendo un sistema innovativo basato sull’integrazione tra algoritmi, simulazioni numeriche, intelligenza artificiale e la piattaforma robotica per la gestione di droni» commenta la professoressa Bagnerini, responsabile del progetto.
Efficacia sul campo
Tramite l’Università di Genova è stata stipulata una convenzione con il comando regionale dei vigili del fuoco della Liguria, tra le regioni più avanzate per quanto riguarda la gestione degli incendi proprio per il rischio elevato di roghi e l’orografia complessa. «Lo scopo è quello di capire come una piattaforma robotica possa integrarsi nelle attuali procedure operative e, per il momento, abbiamo avuto da loro riscontri molto positivi.
La piattaforma M.A.R.S., posizionata su un pickup in modo che sia facilmente trasportabile e dotata di un generatore perché sia indipendente dalla presenza di una fonte di energia elettrica, è già pienamente funzionante, ma dev’essere dotata di tutti gli algoritmi e AI perché diventi un sistema integrato realmente efficace sul campo. Seguirà sicuramente una fase di sperimentazione, probabilmente tramite abbruciamenti programmati, grazie anche alla collaborazione che Inspire ha da anni con i Dipartimenti di Scienze e Tecnologia agraria della facoltà agraria di Sassari» conclude Bagnerini.
CHI HA SVILUPPATO LA PIATTAFORMA
Inspire è uno spin-off dell’Università di Genova nato dalla collaborazione virtuosa tra imprenditori visionari e professori universitari, con esperienza nel settore dei sistemi robotici, elettronici e dell’ICT. La startup opera nel settore della progettazione, produzione e commercializzazione di sistemi robotici autonomi destinati al supporto logistico e operativo degli UAV, settore in cui detiene cinque brevetti industriali nazionali e internazionali.
