Via ad AI4Nature: il Digital Twin di nuova generazione sviluppato da NeMeA Sistemi per la Laguna del Calich

Dati satellitari, robotica marina e modelli predittivi al centro dell’iniziativa di ricerca e sviluppo di NeMeA Sistemi per il monitoraggio degli ecosistemi lagunari.

AI4Nature, letteralmente “Intelligenza Artificiale per la natura”, è ufficialmente entrato nella fase operativa. Il progetto applica tecnologie avanzate allo studio della biodiversità, alla valutazione del rischio ambientale e alla gestione sostenibile del territorio. Nell’arco di 24 mesi, NeMeA Sistemi è impegnata nello sviluppo della componente di ecorobotica e del Digital Twin ambientale, mentre l’Azienda Speciale Parco di Porto Conte partecipa in qualità di end user istituzionale.

L’obiettivo è realizzare un sistema integrato capace di osservare gli habitat lagunari in modo continuo, interpretarne l’evoluzione e trasformare dati complessi in informazioni utili per chi si occupa della tutela e della gestione del territorio. Le lagune costiere sono ambienti di transizione nei quali acque dolci e marine si incontrano, creando equilibri ecologici complessi. Temperatura, piogge, salinità, ossigenazione, scambi con il mare e attività umane possono modificarne rapidamente le condizioni. Per comprendere questi cambiamenti non è sufficiente raccogliere dati in modo occasionale. Serve un sistema di osservazione continuo, capace di integrare informazioni provenienti da fonti diverse e di restituire una lettura aggiornata dell’ecosistema.

AI4Nature risponde a questa esigenza integrando rilievi ambientali e batimetrici, sensori IoT, boe multiparametriche, missioni ecorobotiche e osservazioni satellitari. Tutte queste informazioni alimentano il Digital Twin e permettono di rappresentare con maggiore precisione ciò che accade nell’ambiente reale. Su questa base vengono sviluppati gli algoritmi di Intelligenza Artificiale, con l’obiettivo di analizzare i dati, riconoscere eventuali anomalie, generare allerte e contribuire alla costruzione di modelli previsionali.

Dal progetto CaDiT a un Digital Twin di nuova generazione

AI4Nature raccoglie e sviluppa l’esperienza maturata con Calich Digital Twin. Con CaDiT, NeMeA ha creato una rete di monitoraggio composta da boe multiparametriche, dal sistema ecorobotico HYDRA® e da dati satellitari. Le informazioni raccolte attraverso queste fonti sono confluite nel Digital Twin, creando una rappresentazione dinamica e continuamente aggiornabile dell’ecosistema.

A partire da questa infrastruttura, AI4Nature amplia la quantità, la varietà e la continuità dei dati disponibili e introduce le prime reti di Intelligenza Artificiale dedicate alla loro analisi, all’individuazione delle anomalie e alla generazione di allerte. La maggiore disponibilità di informazioni consentirà inoltre di perfezionare gli algoritmi e di sviluppare capacità previsionali progressivamente più accurate e affidabili. L’evoluzione progettuale risiede quindi nel passaggio da un sistema dedicato alla raccolta, all’integrazione e alla rappresentazione dei dati a una piattaforma più avanzata, capace di interpretarli e di trasformarli in indicazioni operative.

AI4Nature rafforza il Digital Twin attraverso l’Intelligenza Artificiale e sviluppa un’architettura modulare e scalabile, pensata per essere adattata anche ad altri territori. L’Intelligenza Artificiale non sostituisce l’osservazione scientifica né le verifiche sul campo. Consente, invece, di elaborare grandi quantità di informazioni, riconoscere schemi ricorrenti e intercettare tempestivamente i segnali che richiedono attenzione.

Dalla superficie al fondale con il sistema ecorobotico HYDRA®

Una delle tecnologie centrali di AI4Nature è l’USV HYDRA®, il drone autonomo di superficie sviluppato da NeMeA per effettuare rilievi ambientali e batimetrici anche nelle aree più difficili da raggiungere con gli strumenti tradizionali.
I dati raccolti da HYDRA® vengono integrati con quelli provenienti dalle boe, dalla sensoristica IoT e dall’Osservazione della Terra. L’unione di queste fonti consente di seguire l’evoluzione dell’ecosistema con maggiore continuità e offre alle reti di IA una base informativa più ampia e affidabile.

Il risultato atteso è una struttura di supporto alle decisioni, o DSS, capace di trasformare informazioni tecniche complesse in indicatori, segnalazioni e scenari facilmente utilizzabili dagli enti responsabili della salvaguardia e della gestione ambientale.
La sperimentazione sul campo, condotta insieme al Parco di Porto Conte, permette di verificare sia l’affidabilità scientifica e tecnologica della piattaforma sia la sua utilità concreta nelle attività di tutela e pianificazione. Il progetto può inoltre contribuire allo sviluppo di filiere locali legate alla qualità dell’ambiente, come l’acquacoltura sostenibile, per la quale conoscere tempestivamente le condizioni delle acque rappresenta un elemento essenziale.

Dal Calich a un modello replicabile

AI4Nature non si limita allo sviluppo di una soluzione destinata a un solo luogo. La rete di monitoraggio, il Digital Twin e le reti di Intelligenza Artificiale vengono progettati secondo un’architettura modulare, scalabile e adattabile. Il sistema potrà quindi essere configurato in funzione delle caratteristiche ambientali, delle tecnologie disponibili e delle esigenze degli enti che gestiscono il territorio. Questo approccio ne favorirà l’applicazione anche in altre zone umide e in differenti ecosistemi.

Tra i risultati attesi rientrano il rafforzamento delle capacità pubbliche di monitoraggio, il supporto alle decisioni strategiche sulla tutela e sullo sviluppo locale e la definizione di metodologie replicabili in diverse zone, fino a una possibile applicazione su scala nazionale.

Il progetto si inserisce nel quadro dei programmi nazionali sostenuti dai fondi strutturali europei per la ricerca, l’innovazione e la transizione verde e digitale. Il finanziamento pubblico favorisce la collaborazione tra ricerca, imprese ed enti territoriali e permette di trasferire le tecnologie sviluppate dalla fase sperimentale a contesti operativi reali.

Con il kick-off del 1° giugno 2026 si è aperto un percorso della durata di due anni. Durante questo periodo, il Digital Twin verrà alimentato con nuovi dati, sperimentato e progressivamente perfezionato, con l’obiettivo di trasformarlo in uno strumento operativo per la conoscenza e la gestione soluzioni trasferibili ad altri territori. AI4Nature apre così una nuova fase nel percorso di NeMeA: più dati, algoritmi più evoluti e una piattaforma scalabile per sostenere decisioni tempestive e consapevoli rivolte alla tutela degli ecosistemi.