Nel Parco di San Rossore la tutela della fauna entra in una nuova fase tecnologica. Grazie al progetto WatchEDGE, finanziato dal programma RESTART del PNRR e coordinato dal Politecnico di Milano, l’Università di Pisa è tra i protagonisti di un’iniziativa che unisce 5G e intelligenza artificiale per il monitoraggio della fauna selvatica.
Il progetto, che coinvolge anche le Università di Milano e di Catania, il consorzio CNIT e le aziende Italtel, Sensor-ID e Nextworks, punta a creare soluzioni avanzate di osservazione e gestione ambientale. Dal 2024, nel cuore della pineta di San Rossore è attiva una rete di sensori intelligenti alimentati da pannelli fotovoltaici. Questi dispositivi, dotati di acceleratori hardware e capaci di elaborare dati in autonomia, costituiscono un “cloud continuum” che unisce comunicazione e calcolo. Le telecamere identificano in tempo reale gli animali ripresi, distinguendo specie come cinghiali, daini e lupi, e tracciano i loro movimenti per garantire equilibrio ecologico e sicurezza.
“In passato gli operatori dovevano recuperare manualmente le immagini registrate dalle videotrappole per analizzarle successivamente – ha spiegato Stefano Giordano, docente di Telecomunicazioni all’Università di Pisa –. Oggi, grazie alla nuova rete, le immagini vengono elaborate direttamente sul campo e solo i dati relativi agli avvistamenti vengono inviati ai database centrali”.
Il sistema permette di prevenire la diffusione di malattie, limitare i danni ambientali e ridurre i rischi di contatto tra fauna e uomo. Oltre ai sensori installati nel Parco, il progetto sperimenta anche radar per lo studio dei movimenti degli animali, droni con telecamere termiche e multispettrali per l’analisi della vegetazione e tecniche di orchestrazione delle risorse di rete.
“Lo sviluppo delle applicazioni di intelligenza artificiale per il monitoraggio ambientale non può prescindere dalla cooperazione con la rete – ha aggiunto Giordano –. Il nostro lavoro si è concentrato sull’integrazione tra rete satellitare, Edge Computing e sistemi a basso consumo, capaci di connettere in modo efficiente le telecamere sul campo. La sfida futura sarà rendere queste funzioni sempre più dinamiche, verso quella che definiamo un’‘intelligenza artificiale completamente liquida’”