Lanciato un satellite "Made in Pisa"

GUYANA FRANCESE — La scorsa notte alle ore 03:51 due nanosatelliti (denominati FSSCat) dell’Agenzia Spaziale Europea sono stati lanciati dallo spazioporto in Kourou, nella Guiana Francese, con il lanciatore VEGA. Uno dei satelliti contiene a bordo Phi-sat-1 la prima rete neurale a essere inviata nello spazio, con una Intelligenza Artificiale messa a punto dai ricercatori del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa.

Scopo della missione è raccogliere dati per l’osservazione della Terra, ad esempio per misurare lo spessore e l’estensione dei ghiacciai, i cambiamenti nella vegetazione e nella qualità dell'acqua o per rilevare le isole di calore urbane.

"I satelliti di osservazione della Terra inviano una grande quantità di dati ogni giorno - spiega Massimiliano Pastena dell'ESA – e sono sempre più importanti per comprendere come funziona il nostro pianeta e per monitorare fenomeni come i cambiamenti climatici. In quest’ottica, avere a disposizione dati significativi è più che mai essenziale. Fino ad ora, le immagini venivano acquisite e inviate direttamente sulla terra, ma molte di loro non sono adatte all'uso per via della copertura nuvolosa. L'Intelligenza Artificiale di Phi-sat-1, messa a punto dall’Università di Pisa, identificherà queste immagini automaticamente a bordo, in modo che soltanto i dati utilizzabili vengano inviati a terra. Ciò renderà il processo di gestione di questi dati più efficiente, consentendo l'accesso agli utenti a informazioni più tempestive".

“Phi-sat-1 utilizza una rete neurale profonda per riconoscere la presenza di nuvole nelle immagini acquisite dalla camera iperspettrale – afferma Luca Fanucci, docente dell’Università di Pisa e responsabile scientifico Phi-sat-1 per il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione - La sfida per il nostro gruppo di ricerca è stata trovare il miglior compromesso fra le prestazioni dell’Intelligenza Artificiale e le risorse di calcolo e di memoria disponibili nel processore utilizzato a bordo. Questa sfida ha coinvolto con entusiasmo molti giovani ricercatori e dottorandi del Dipartimento, che sono riusciti a sviluppare una rete neurale che garantisce una classificazione binaria (nuvola/non-nuvola) con un’accuratezza del 92%, un tempo di esecuzione di 325 ms e un consumo di potenza di 1.8W”.

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