E=(AI)² – Edge AI per il monitoraggio ambientale dallo spazio
Innovazione spaziale per l’analisi dati onboard
Il progetto E=(AI)² si propone di sviluppare un sistema Edge-AI per l’analisi di immagini satellitari ottiche direttamente a bordo dei satelliti. Grazie a questo tipo di sistema, il processamento dei dati acquisiti avviene, grazie all’intelligenza artificiale presente nel sistema stesso, già sul satellite, e non sulla Terra come da prassi comune (fino ad oggi) in questo campo applicativo.. Una componente chiave del sistema è il “feature extractor” auto-supervisionato, un“filtro intelligente” che prepara i dati per diverse applicazioni come il riconoscimento delle nuvole, il rilevamento di incendi e il monitoraggio delle alluvioni. Questo approccio consente di ridurre notevolmente il tempo necessario per rilevare situazioni critiche.
Agenzia Spaziale Italiana (ASI)
The E=(AI)² project is funded by ASI (Italian Space Agency) under the 2020 "GIORNATE DELLA RICERCA ACCADEMICA SPAZIALE" call, dedicated to developing AI techniques for data processing directly in space. Project partners include Politecnico di Torino, Ithaca, and Argotec.
Edge-AI per emergenze ambientali
E=(AI)² utilizza una tecnologia AI che analizza immagini a bordo dei satelliti. L’obiettivo è risparmiare tempo e risorse, evitando di trasmettere a terra dati inutili o non significativi.
Il sistema si articola in tre moduli principali:
Cloud Screening
Identificazione delle immagini con troppe nuvole, che vengono scartate per evitare analisi non utili.
Incendi
Riconoscimento rapido di fiamme e aree bruciate, utile per una risposta tempestiva.
Alluvioni
Rilevazione di inondazioni per avvisi tempestivi e prevenzione dei danni.
Rapidità e precisione nell’invio delle allerte
Il sistema punta a ridurre il tempo necessario per identificare eventi come incendi e alluvioni, trasmettendo solo i dati essenziali e garantendo così un intervento rapido. Per ottimizzare il trasferimento delle informazioni alla Terra, il sistema include anche una compressione mirata delle aree di interesse, riducendo il consumo energetico.
Architettura di IA resiliente
L’architettura del sistema è progettata per funzionare in ambienti estremi, come lo spazio, dove le radiazioni possono compromettere i dati. Grazie a un sistema modulare e a un metodo innovativo di addestramento, il progetto garantisce l’affidabilità anche in condizioni difficili.
Collaborazione tra ricerca e industria
Il progetto è realizzato grazie alla collaborazione tra il Politecnico di Torino (sviluppo degli algoritmi di IA), Ithaca (supporto per l’analisi dei dati geospaziali) e Argotec (hardware spaziale a basso consumo).