Secondo i dati di Ecosistema Rischio 2017 di Legambiente il rischio idrogeologico rende l’Italia sempre più insicura a causa dei cambiamenti climatici che amplificano gli effetti di frane e alluvioni. Sono ben 7,5 milioni i cittadini che vivono e lavorano in aree a rischio. Nel 70% dei comuni intervistati si trovano abitazioni in queste aree, nel 27% interi quartieri e nel 15% scuole e ospedali. Negli ultimi 5 anni il Paese ha registrato 102 eventi ambientali estremi che hanno provocato alluvioni o fenomeni franosi, determinando la necessità di richiedere 56 volte lo stato di emergenza, con un costo complessivo elevatissimo in termini di vite umane e di ben 7,6 miliardi di euro.
Numeri che evidenziano con grande chiarezza l’assoluta necessità di progetti di ricerca e innovazione che possano prevenire questi fenomeni, per limitarli quando possibile ma – soprattutto – per evitare che causino ulteriori vittime, nonché di metodi che permettano di gestire tali progetti con la massima efficienza.
Quanto il digitale fa crescere la sensibilità ai problemi dell’ambiente?
In questi anni i processi di digitalizzazione hanno avuto un ruolo predominante e hanno coalizzato l’attenzione della ricerca e degli investimenti tecnologici. L’universo sempre più mobile e sempre attivo di oggi guida un cambiamento fondamentale nella nostra cultura digitale. Si prevede di raggiungere 5 miliardi di utenti di telefonia mobile entro il 2019 e 20 miliardi di device IoT entro il 2020. Il fenomeno è caratterizzato dalla pervasività e da una forte integrazione in ogni istante della nostra vita. I confini tra mondo analogico e digitale stanno diventando sempre più fluidi anche grazie alle funzioni di riconoscimento vocale che rendono complesso individuare la componente digitale.
In questo momento sta crescendo una nuova sensibilità ai problemi del mondo fisico e in particolare ai problemi dell’ambiente. La tecnologia diffusa dell’Internet delle Cose consente di realizzare soluzioni di monitoraggio ambientale al fine di predire e controllare eventi disastrosi come i crolli di roccia, le valanghe e gli incendi.
Sta crescendo la consapevolezza della tecnologia non solo come aiuto nel controllare le forze di un mondo fisico che ci spaventa, ma della tecnologia come collante per avvicinare l’uomo alla natura, innescando un percorso virtuoso per la promozione di comportamenti etici e rispettosi dell’ambiente e lo sviluppo di una strategia mirata alla sostenibilità.
L’innovazione digitale può aiutarci a creare un mondo migliore e restituire benessere alla collettività proponendo metodi facilmente applicabili, utilizzando strumenti tecnologicamente avanzati ma facili da usare e a costi popolari, coinvolgendo cittadini di ogni età, soggetti svantaggiati, istituzioni, scuole, imprese, associazioni, mondo scientifico e comunità locali.
IoT, AI, analisi dei dati alleati dell’ambiente
La trasformazione digitale si basa su alcuni elementi fondamentali: l’Intelligenza delle Cose, la capacità di accumulare grandi quantità di dati, la capacità di analizzare questi dati e ricavarne predizioni in base alle quali compiere azioni preventive e di ausilio alla vita delle persone e all’economia.
L’IoT si basa sulla diffusione di device connessi, una moltitudine di oggetti reali messi in rete, che attraverso i loro sensori percepiscono l’ambiente, sanno ciò che accade intorno e intercettano i comportamenti umani. Grazie alla logica cablata su di essi raccolgono informazioni, le confrontano e possono compiere azioni autonomamente.
La grande quantità di dati generati dai sensori intelligenti richiede di essere immagazzinata per le successive elaborazioni nei data center dei cloud service provider, eventualmente transitando da una infrastruttura di supporto, denominata edge computing, quando ci sia bisogno di potenza computazionale esattamente in prossimità del luogo dove si trovano macchine e sensori. I dati vengono analizzati con tecniche differenziate a seconda dell’esigenza.
Grazie ai paradigmi dell’Intelligenza Artificiale le macchine sono in grado di apprendere, imparare in autonomia, parlare, valutare una situazione, controllare gli oggetti affinché agiscano in autonomia.
Il data center come abilitatore di un ecosistema di servizi per l’ambiente
La gestione dei dati è uno dei principali driver evolutivi e Intel ha delineato una visione del mondo “Data Center first” prevedendo che la quantità di dati che vedremo generati nei prossimi due anni sarà 10 volte i dati che sono stati generati finora. La centralità dei dati nello sviluppo del processo di digitalizzazione conduce alla definizione di direttrici strategiche dedicate all’Information & Analytics, con l’obiettivo di valorizzare il patrimonio informativo al fine di estrarre dai dati informazioni e conoscenza da mettere a disposizione delle funzioni di business attraverso decisioni rapide e consapevoli. Queste sfide richiedono il costante rinnovo dell’ecosistema fisico dei Data Center per offrire accelerazione e rapidità, competitività e raggiungimento dei target di mercato. Sui requisiti più tradizionali di elevate prestazioni, affidabilità e sicurezza s’innestano elementi di più ampio respiro quali: l’esigenza di semplificare le architetture rendendole programmabili e riconfigurabili in modo automatizzato, l’esigenza di poter operare in un contesto allargato ed eterogeneo che includa risorse e implementazioni in ambito multi-cloud e la necessità di garantire strumenti di data management e visibilità adeguate alla rilevanza delle piattaforme a supporto della trasformazione digitale.
Le piattaforme di gestione cloud con le funzioni di interoperabilità facilitano il costituirsi di ecosistemi di servizi digitali indirizzati a diversi soggetti, quali ad esempio la pubblica amministrazione, l’istruzione, la sanità e le imprese. Tutti questi settori infatti condividono l’esigenza di disporre di applicazioni flessibili che scalano facilmente per affrontare le loro crescenti esigenze.
Quali i servizi digitali a supporto della gestione del rischio ambientale?
Molti gli esempi virtuosi di applicazione del digitale finalizzata a gestire in modo ottimale il rischio ambientale. Questo un breve elenco dei sistemi già in uso in diverse realtà, al quale seguiranno nelle prossime settimane degli approfondimenti su case history specifiche:
- sistemi di monitoraggio ambientale per la qualità dell’aria e per l’analisi dell’acqua
- IoT per il controllo della stabilità delle infrastrutture
- tecniche di realtà mista (virtuale/aumentata) per supportare gli attori coinvolti nella gestione del territorio e delle fasi d’emergenza, anche nelle attività di pianificazione
- sistemi basati su tecnologia IoT e advanced analytics per il monitoraggio valanghe e crolli di roccia, integrati con la raccolta di dati storici, di dati metereologici, di rilievi nivometrici, in grado di prevedere situazioni di rischio
- IoT di controllo della sicurezza nei cantieri stradali o negli invasi delle centrali idroelettriche
- tecniche di gamification per il coinvolgimento sociale e la creazione di comunità sociali
- sistemi di monitoraggio basati sull’analisi delle foto satellitari per intercettare potenziali aree a rischio incendio o a rischio per eccessive precipitazioni nevose
- IoT di monitoraggio delle coltivazioni al fine di garantire una gestione ottimale e diminuire il numero dei trattamenti fitoterapici
- tecniche di crowdsourcing per favorire la raccolta di immagini da elaborare al fine di identificare automaticamente eventi di interesse per la gestione delle emergenze
- sistemi indossabili atti a monitorare la sicurezza delle persone che operano in aree a rischio, come per esempio vigili del fuoco, operatori del soccorso
- telepresenza per garantire la copertura dei servizi di assistenza medica in aree di difficile raggiungibilità
- sistemi di comunicazione per gestire le situazioni di emergenza che sfruttino canali trasmissivi alternativi quando quelli principali sono interrotti
- sistemi rivolti alla gestione della sicurezza fisica con sistemi basati su apparati intelligenti di videosorveglianza oltre che “conta persone”.
I nuovi servizi digitali transitano con rapidità dalla fase di ricerca prototipale alla fase di soluzione industrializzata e standardizzata e l’impegno di una grande rete di imprese e di fornitori di tecnologia è di ampliare sempre più l’offerta. L’elemento di innovazione più sfidante che accomuna tutti i servizi è lo sviluppo di algoritmi di Intelligenza Artificiale basati su un insieme diversificato di paradigmi e tecniche. Occorre di volta in volta usare lo strumento adatto per il compito adatto: alberi decisionali, Machine Learning, Deep Learning con reti neurali, algoritmi genetici. Il ragionamento automatico, sulla base di una fase di training, consente di effettuare analisi efficaci causa/effetto e di predire eventi futuri per i quali attuare azioni di mitigazione o rimedio.
Il data center moderno, per supportare l’Intelligenza Artificiale, dovrà rendere disponibili sistemi di interoperabilità e scambio dei dati e dovrà attrezzare infrastrutture con servizi ibridi, erogati in modalità cloud e simili a quelle High Performance Computing. Sebbene questo paradigma di concentrazione di grandi moli di dati e potenza elaborativa coinvolgerà molteplici servizi, occorre tuttavia osservare come in taluni ambiti applicativi, avverrà anche il movimento contrario di diffusione delle informazioni e delle logiche elaborative secondo il pattern del fog computing verso strutture al limite del campo di azione dei device (edge computing). Il futuro sarà caratterizzato non dalla uniformazione dei servizi, ma dalla loro estrema diversificazione a seconda dei campi di applicazione sperabilmente caratterizzata dalla grande capacità di interoperare grazie alla standardizzazione.
Chiara Ruffino
