L’intelligenza artificiale può giocare un ruolo chiave ai fini della sostenibilità ambientale. Per questo motivo, si stanno affermando soluzioni di AI environmental monitoring, volte al monitoraggio attivo del territorio ed alla prevenzione di eventi disastrosi dovuti al climate change.
Grazie alla capacità di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, l’AI permette di prevedere eventi meteorologici estremi, ottimizzare le risorse naturali e ridurre l’impatto umano sugli ecosistemi.
In particolare, tra le soluzioni AI per la sostenibilità ambientale assumono particolare rilevanza le piattaforme orientate al monitoraggio degli incendi boschivi, al monitoraggio e previsione delle precipitazioni ed alla previsione di esondazione di corsi d’acqua.
I dati parlano chiaro: negli ultimi 20 anni, nel bacino mediterraneo sono andati distrutti dai roghi 8,5 milioni di ettari, l’equivalente di 3,5 volte la Sardegna, e in Italia si contano in media oltre 106 000 ha/anno di incendi boschivi. Tra il 2020 e il 2021, la situazione ha visto un’impennata: +23 % di incendi e un raddoppio delle aree boschive coinvolte. Conseguentemente, il mercato globale dell’AI per la previsione incendi continua a crescere con un CAGR del 30 %, passando da 400 M$ nel 2024 a proiezioni di 2,5 Mld$ entro il 2032.
Inoltre secondo i dati raccolti nel Rapporto città clima 2023 dell’osservatorio nazionale città clima di Legambiente, dal 2010 al 31 ottobre 2023 sono stati registrati dalla mappa di Città Clima 684 allagamenti da piogge intense, 166 esondazioni fluviali e 86 frane da piogge intense, che rappresentano il 49,1% degli eventi. L’intensificazione degli eventi estremi, insomma, è ormai più che evidente come è evidente l’urgenza di trovare una soluzione quanto prima possibile.
In tutti gli ambiti descritti, Revelis ha maturato esperienze significative e dispone di sistemi tecnologici all’avanguardia, che saranno descritti nel prosieguo di questo articolo.
AI environmental monitoring: le soluzioni di Revelis
Negli ultimi due anni, Revelis ha dedicato un intero filone di ricerca all’AI applicata alla sostenibilità ambientale, sviluppando piattaforme che combinano analisi geospaziale, Big Data Analytics e deep learning.
Una delle esperienze più significative è rappresentata da ADELE4RAIN (A DEep LEarning‑based framework for RAINfall estimation and forecasting), una soluzione progettata per integrare reti di stazioni pluviometriche, radar meteorologici e API civili in un unico ecosistema predittivo.
La piattaforma ADELE4RAIN si basa su ensemble di reti neurali, che sono capaci di rilevare pattern complessi in tempo reale, anche in contesti idrografici complessi come quello calabrese. La piattaforma mette a disposizione funzionalità per monitorare la caduta di pioggia, fornendo allerte precoci nel caso di nubifragi.
Grazie ai modelli predittivi di ADELE4RAIN è possibile ottimizzare la gestione del rischio idrogeologico, tramite un supporto alle decisioni per il pre‑posizionamento dei mezzi di soccorso o per la chiusura preventiva di infrastrutture critiche.
Con riferimento alle soluzioni di AI environmental monitoring nell’ambito gestione degli incendi boschivi, Revelis ha realizzato PRIMA (Piattaforma Real-time per l’Ingestion, il monitoraggio e l’analisi degli Incendi boschivi), la cui implementazione per la gestione degli incendi boschivi è ottenuta come verticalizzazione di PlugAIn, la soluzione che Revelis propone per il settore del manufacturing, delle smart cities e delle multi-utilities, una piattaforma e che abilita applicazioni di IoT Intelligence.
PRIMA è un progetto innovativo che mira a sviluppare una piattaforma integrata per il monitoraggio e l’analisi in tempo reale degli incendi boschivi, fornendo un supporto decisionale completo e tempestivo così da permettere una gestione degli incendi boschivi ottimale. La combinazione di algoritmi per la previsione della propagazione del fuoco, di tecniche di data analytics e di sistemi di GenAI, consente di mettere a disposizione delle Sale Operative di Controllo strumenti avanzati per ottimizzare gli interventi in emergenza.
AI environmental monitoring: i vantaggi
I vantaggi del monitoraggio del territorio tramite le soluzioni di AI environmental monitoring sono molteplici.
Innanzitutto, l’aspetto forse più critico è la capacità di previsione e allerta precoce. A differenza dei sistemi tradizionali, che spesso reagiscono a eventi già in corso, grazie all’AI environmental monitoring è possibile analizzare in tempo reale una miriade di parametri – dati meteorologici, saturazione del suolo, livelli dei fiumi, umidità della vegetazione, temperature superficiali, movimenti del terreno e identificare pattern e anomalie che indicano un rischio imminente offrendo la possibilità di attivare piani di intervento preventivo da parte delle autorità.
Nel contesto delle piogge intense, ad esempio, i modelli predittivi basati sull’apprendimento automatico possono anticipare il rischio di esondazioni o smottamenti, fornendo alle autorità il tempo prezioso per avvisare la popolazione e mettere in sicurezza le aree a rischio.
Per gli incendi, la detection precoce di focolai, anche di piccole dimensioni, permette interventi rapidi ed efficaci che possono scongiurare la propagazione incontrollata di roghi devastanti. Un altro vantaggio fondamentale è l’ottimizzazione delle risorse. Le decisioni basate sull’AI sono guidate da dati precisi e analisi avanzate, consentendo un impiego più efficiente del personale, dei mezzi di soccorso e delle risorse economiche. Invece di dispiegare forze su vaste aree per controlli manuali, l’AI indica con precisione i punti critici dove concentrare gli sforzi, migliorando l’efficacia degli interventi e riducendo gli sprechi.
La scalabilità e la copertura sono anch’esse elevate; mentre la sorveglianza umana o basata su pochi sensori ha limiti intrinseci, le soluzioni AI possono integrare dati da migliaia di sensori distribuiti su territori vastissimi, droni e satelliti, offrendo una visione olistica e costante. Questo è particolarmente vantaggioso per monitorare aree remote o difficilmente accessibili, come i grandi parchi naturali o le zone montane.
La precisione e l’affidabilità inoltre sono migliorate e gli algoritmi di machine learning, addestrati su enormi dataset storici, imparano a distinguere con grande accuratezza tra segnali di pericolo reali e falsi positivi, riducendo gli allarmi ingiustificati e aumentando la fiducia nei sistemi di monitoraggio. Infine, un beneficio significativo è la capacità di fornire un’analisi approfondita post-evento. Dopo un’alluvione o un incendio, l’AI può analizzare i dati raccolti per comprendere meglio le dinamiche dell’evento, identificare le cause e valutare l’efficacia delle contromisure adottate. Queste informazioni sono cruciali per migliorare continuamente le strategie di prevenzione e risposta, rendendo le nostre comunità più resilienti di fronte alle sfide poste dai cambiamenti climatici.
Conclusioni
Le applicazioni dell’AI nella sostenibilità ambientale consentono il monitoraggio degli incendi boschivi, la previsione delle precipitazioni e l’ottimizzazione delle risorse naturali.
L’adozione strategica dell’AI environmental monitoring risulta quindi oggi una leva decisiva per la sostenibilità ambientale dei territori. Oggi, la stessa tecnologia che analizza milioni di pixel per individuare un focolaio o miliardi di misurazioni radar per anticipare un nubifragio può trasformare una crisi annunciata in un rischio gestibile.
Revelis, con le sue piattaforme ADELE4RAIN o PRIMA e con la sua suite di soluzioni di geospatial intelligence, dimostra che un approccio data‑driven non solo abbassa costi e tempi di intervento, ma genera anche valore condiviso per comunità, imprese e istituzioni.
Sul fronte energetico, l’integrazione AI‑IoT consente di spostare carichi, modulare consumi e ottimizzare le fonti rinnovabili, contribuendo al raggiungimento dei target europei di neutralità climatica e rafforzando la sicurezza delle infrastrutture critiche.
Guardando al futuro quindi, le priorità sono chiare: investire in soluzioni di AI environmental monitoring e promuovere un ecosistema di collaborazione pubblico‑privato che acceleri la diffusione di best practice potrà permettere all’Intelligenza Artificiale di esprimere appieno il suo potenziale e diventare il miglior alleato nel processo di miglioramento della sostenibilità ambientale.
