Lo scorso 16 marzo, Dataroom di Milena Gabanelli ha dedicato un servizio alla collaborazione tra Arpa Lombardia e il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria nell’ambito del progetto sperimentale Savager (Sorveglianza Avanzata Gestione Rifiuti), sviluppato dall’agenzia regionale con l’obiettivo di introdurre le tecnologie dell’intelligence geospaziale e dell’osservazione della Terra da satellite, aereo e drone per il presidio ambientale sul territorio regionale.
Il coinvolgimento del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria ha riguardato la sperimentazione di tecnologie di intelligenza artificiale nell’identificazione automatica, su immagini satellitari e aeree ad altissima risoluzione, di situazioni di potenziale non conformità alle normative ambientali sui rifiuti.
Più nel dettaglio, i ricercatori del DEIB, coordinati dal Prof. Piero Fraternali, hanno addestrato il modello di classificazione ResNet-50, uno dei più consolidati algoritmi di deep learning, con l’obiettivo di predire se in un’immagine telerilevata esistono siti potenzialmente critici.
L’algoritmo è in grado di rilevare siti potenzialmente pericolosi nelle immagini telerilevate con una precisione di oltre il 90%. Le ricerche in corso puntano anche a indicare la presenza di tipologie specifiche di rifiuti e a stimare il livello di rischio ambientale dei siti identificati.