TITOLO: Progetto per il Monitoraggio Avanzato della Qualità dell'Aria mediante Digital Twin e Data Lake.
ACRONIMO: PROAIR
Bando pubblico per la selezione di Progetti da finanziare nell’ambito delle attività di ricerca dello Spoke 9 “Digital Social & Smart Cities” di cui al programma di ricerca del Centro Nazionale “National Centre for HPC, Big Data and Quantum Computing”, a valere sulle risorse del Piano Nazionale Ripresa e Resilienza (PNRR), Missione 4 “Istruzione e Ricerca”, Componente 2 “Dalla Ricerca all’Impresa”, Linea d’investimento 1.4 “Potenziamento Strutture di Ricerca e Creazione di Campioni Nazionali di R&S" su alcune Key Enabling Technologies”, finanziato dall’Unione Europea – NextgenerationEU” - Codice bando CN00000013_1
AREA TEMATICA: 4 - The applicant is expected to submit a project proposal focusing on the automated provisioning of real-time and/or historical data for the population of the data lake of a Digital Twin technological platform focused on health and well-being.
CONTRIBUTO AMMESSO A FINANZIAMENTO COME DA GRADUATORIA APPROVATA CON DECRETO DEL DIRETTORE GENERALE N. 1235 DEL 29-10-2024, pubblicata sul sito https://www.ricerca.unina.it/bandiacascata/bandi-hpc/
SOGGETTO PROPONENTE/CAPOFILA: I.T.Svil S.r.l.
PARTNER: Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale (UNICAS)
COSTO TOTALE PROGETTO (Euro): 396.945,50 €
OBIETTIVI PROGETTUALI:
La presente proposta è incentrata sulla progettazione e realizzazione di una piattaforma software in grado di fornire strumenti di supporto a stakeholder delle pubbliche amministrazioni e del settore privato per la gestione preventiva dei flussi inquinanti e per il monitoraggio degli stessi nella loro declinazione aeriforme.
Le attività necessarie alla corretta realizzazione del sistema sono relative alla progettazione di una piattaforma software che racchiuda un data lake per la raccolta automatica di dati relativi agli inquinanti e un ambiente virtuale controllato, costituito da un “digital twin”, all’interno del quale verranno condotte complesse simulazioni multi-parametriche che permetteranno di prevedere i livelli di concentrazione degli inquinanti considerati nel breve/medio termine.
Le misurazioni di riferimento, saranno ottenute sfruttando l’infrastruttura di monitoraggio presente sul territorio, e diversi programmi che offrono Open Data. Gli algoritmi di simulazione saranno governati da un modulo di intelligenza artificiale in grado di sfruttare la potenza di previsione e di pattern recognition dell’apprendimento autonomo per l’individuazione e simulazione di potenziali scenari di diffusione degli inquinanti. Al fine di assicurare il successo del progetto, le fasi iniziali saranno focalizzate verso un’approfondita analisi della letteratura scientifica di riferimento, affinché possano essere individuate le linee guida principali a supporto dello sviluppo, in materia di “digital twin” ambientali e di algoritmi di simulazione intelligenti. L'implementazione di questo progetto potrebbe apportare significativi benefici nel contesto sanitario locale, contribuendo a ridurre l'esposizione della popolazione a inquinanti nocivi e consentendo di prevenire la diffusione di malattie respiratorie e cardiovascolari; tale sistema potrebbe fornire agli enti regolatori strumenti innovativi per progettare nuove strategie di mitigazione dell'inquinamento.