A Faenza prosegue lo sviluppo del progetto europeo AIMS, iniziativa finanziata dal programma Interreg IPA ADRION 2021-2027 e dedicata alla prevenzione del rischio idrogeologico attraverso tecnologie avanzate di monitoraggio, analisi dei dati e intelligenza artificiale. Il progetto nasce nel contesto successivo alle alluvioni che hanno colpito la Romagna nel 2023 e punta a costruire una piattaforma capace di individuare precocemente situazioni di instabilità del territorio, migliorando la gestione delle emergenze e la pianificazione degli interventi.
Il cuore tecnologico di AIMS è costituito da un’infrastruttura integrata che combina sensori IoT, reti di comunicazione LoRaWAN, sistemi GIS, analisi geologica e algoritmi di machine learning per raccogliere ed elaborare dati ambientali in tempo reale. La piattaforma acquisisce continuamente informazioni relative a precipitazioni, umidità del terreno, pressione interstiziale dell’acqua e movimenti del suolo, trasformando questi parametri in modelli predittivi destinati a identificare l’evoluzione dei fenomeni franosi prima che raggiungano livelli critici.
Uno dei principali siti pilota del progetto si trova a Settefonti, nel comune di Casola Valsenio, area fortemente colpita dalle frane conseguenti agli eventi alluvionali del maggio 2023. Il territorio è stato scelto come laboratorio sperimentale per la presenza di dissesti diffusi, interruzioni infrastrutturali ed evacuazioni che hanno reso evidente la necessità di strumenti più evoluti di prevenzione e monitoraggio. All’interno dell’area sono stati installati sistemi di rilevazione continua che consentono di osservare l’evoluzione del terreno e alimentare la piattaforma AIMS con dati aggiornati in tempo reale.
L’intelligenza artificiale viene utilizzata per correlare grandi quantità di dati eterogenei provenienti dai sensori e dalle rilevazioni territoriali, individuando pattern difficilmente riconoscibili attraverso le sole analisi tradizionali. Gli algoritmi di machine learning consentono infatti di confrontare serie storiche, variazioni climatiche e parametri geotecnici per costruire modelli di previsione delle frane e scenari evolutivi del rischio idrogeologico. Parallelamente, il progetto integra tecnologie LiDAR e tecniche avanzate di mappatura tridimensionale per migliorare la precisione delle analisi geomorfologiche e la classificazione dei dissesti.
Il progetto coinvolge partner internazionali, università ed enti di ricerca dell’area adriatico-ionica con l’obiettivo di sviluppare una metodologia condivisa e replicabile a livello europeo. Durante il quinto meeting transnazionale ospitato a Faenza sono stati presentati i progressi della piattaforma sviluppata da Romagna Tech e i risultati delle sperimentazioni effettuate nei siti pilota. Tra gli approfondimenti tecnici figurano anche attività dedicate ai sistemi di monitoraggio geologico e alle tecniche di analisi territoriale basate su machine learning.
L’approccio adottato da AIMS riflette una tendenza sempre più diffusa nell’ambito della protezione civile e della gestione ambientale, dove l’integrazione tra sensoristica distribuita, big data e AI viene considerata uno strumento strategico per affrontare fenomeni climatici estremi sempre più frequenti. In questo contesto, la capacità di trasformare dati territoriali continui in modelli predittivi rappresenta uno degli sviluppi più rilevanti per la prevenzione dei disastri naturali e per la gestione delle infrastrutture in aree ad elevata fragilità geologica.