Innovazione e biodiversità: la formula di NeMeA Sistemi per salvare gli ecosistemi fragili

L’evoluzione delle politiche pubbliche europee mette a disposizione strumenti fondamentali per attuare la transizione verde e digitale degli ecosistemi fragili. In questo scenario di sviluppo guidato dai fondi d’investimento istituzionali con i programmi operativi nazionali (PON) e il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), NeMeA Sistemi consolida il proprio posizionamento nella filiera scientifica legata alla tutela ambientale. Attraverso l’integrazione di Intelligenza Artificiale, robotica marina ed Earth Observation, l’azienda ha avviato due progetti di Ricerca e Sviluppo strategici per il territorio costiero e lagunare della Sardegna.

Entrambe le iniziative rispondono alla necessità di supportare le Pubbliche Amministrazioni e gli enti di gestione nella pianificazione territoriale data-driven, traducendo moli complesse di dati in indicatori operativi e modelli simulativi ad alta precisione.

AI4Nature: il Digital Twin del Calich

Il progetto AI4Nature interviene nel contesto della tutela della biodiversità e della gestione del rischio ambientale, individuando come area pilota operativa la Laguna del Calich ad Alghero. Sviluppato in collaborazione diretta con il Parco di Porto Conte (in qualità di End User), l’obiettivo principale è validare un sistema integrato per il monitoraggio continuo e la conservazione degli equilibri idrologici e biologici del bacino.

Dal punto di vista tecnologico, l’architettura poggia su una rete multi-sorgente:

• Raccolta dati in situ: affidata al drone autonomo USV HYDRA® per l’esecuzione di rilievi batimetrici, acustici e ambientali, e a boe multiparametriche loT per il campionamento continuo dei parametri fisico-chimici delle acque.
• Osservazione remota: integrazione di flussi di dati satellitari (ottici, radar e termici) per l’analisi macroscopica del corpo idrico.
• Elaborazione AI e Digital Twin: i dati confluiscono in una repository cloud sicuro per essere elaborati tramite algoritmi di Machine Learning. L’output finale si concretizza in un Digital Twin lagunare, un modello dinamico ad alta risoluzione integrato in tempo reale. Questo strumento consente di analizzare lo stato ecologico, rilevare anomalie precoci e formulare modelli predittivi sulla qualità delle acque, offrendo un supporto decisionale (DSS) fondamentale anche per filiere economiche locali sensibili, come l’acquacoltura sostenibile di ostriche e mitili.

PASS: l’approccio One Health

In perfetta sinergia metodologica, il progetto PASS (sviluppato nell’ambito dei programmi NBFC – RAISE) adotta l’approccio integrato One Health, fondato sul principio di interconnessione indissolubile tra la salute dell’ambiente, del territorio e delle comunità umane. L’iniziativa mira a elevare il livello di maturità tecnologica (TRL) di sistemi ecorobotici e applicativi predittivi per renderli pienamente operativi sul mercato della blue & green economy.

Il progetto PASS estende il proprio raggio d’azione su due distinti siti pilota in Sardegna, attivando importanti collaborazioni scientifiche e industriali:

• Laguna di Cabras (Oristano): area dedicata alla sperimentazione dei modelli idrodinamici e biologici lagunari, condotta attraverso una collaborazione scientifica di alto profilo con il CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche).
• Area di Olbia e nord Sardegna: polo incentrato sullo sviluppo e sui test di tecnologie ecorobotiche marine, integrato con il tessuto produttivo dell’ecosistema industriale del CIPNES.

L’impianto tecnologico sviluppato per il progetto PASS prevede l’evoluzione dell’USV HYDRA® tramite l’integrazione del sistema Sub Bottom Profiler per l’indagine degli strati sedimentari e della dinamica dei fondali, affiancato da reti di sensori fissi per il rilievo delle correnti superficiali. Il flusso informativo alimenta un Data Lake centralizzato, dove l’Intelligenza Artificiale simula le risposte dinamiche dell’ecosistema di fronte ai mutamenti climatici o antropici, restituendo dashboard di monitoraggio avanzate a uso degli stakeholder territoriali.

Verso un modello replicabile di tutela ambientale

Attraverso la convergenza tra robotica autonoma, intelligenza predittiva e geoinformatica, NeMeA risponde con soluzioni concrete alle priorità di resilienza territoriale. I risultati attesi da AI4Nature e PASS non si limitano ai confini delle aree di studio sarde, ma mirano alla definizione di un modello tecnologico standardizzato, scalabile ed esportabile a livello nazionale ed europeo per la salvaguardia degli ecosistemi di transizione.