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REG4IA: AIRAS in un progetto sul Fiume Senio

REG4IARegioni per l’Intelligenza Artificiale — è il programma nazionale promosso dal Dipartimento per la trasformazione digitale della Presidenza del Consiglio dei ministri insieme a tutte le Regioni e Province autonome, per sperimentare soluzioni di intelligenza artificiale nei servizi pubblici. È finanziato dal Fondo per l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione, e si articola in quattro hub interregionali. Ex Machina lavora all’interno dell’hub dedicato alla resilienza e sicurezza del territorio, guidato dalla Regione Toscana con Friuli-Venezia Giulia, Emilia-Romagna e Sardegna. 

 

In questo quadro si colloca il progetto avviato nella nostra Regione che riguarda la sperimentazione di una soluzione prima di adottarla in modo strutturale — dedicato ai Modelli di simulazione d’esondazione di fiumi e corsi d’acqua. Il punto di partenza è un’applicazione già operativa: la simulazione in tempo reale degli scenari di allagamento da rotta arginale messa a punto per il Fiume Lamone dopo l’alluvione del maggio 2023, che accoppia un modello idrologico dell’Università di Padova e un modello idrodinamico bidimensionale dell’Università di Parma sfruttando la potenza di calcolo del supercomputer regionale MarghERita. L’obiettivo del progetto  è estendere questo approccio al Fiume Senio, ultimo affluente di destra del Reno: un’asta di circa 101 chilometri, arginata in modo continuo a valle di Castelbolognese e quindi particolarmente esposta al rischio di rotta. Tra gli esiti attesi c’è la predisposizione di linee guida replicabili: il sistema sviluppato sul Senio non è pensato come soluzione isolata, ma come metodologia trasferibile ad altri bacini e ad altre regioni. 

 

AIRAS, in questo caso, integra gli output dei modelli sviluppati dai diversi atenei partner con la knowledge base documentale, rendendoli accessibili a chi opera sul territorio. Inoltre Ex Machina partecipa allo sviluppo dell’approccio Impact Based Forecast, per la valutazione in tempo reale dell’impatto alluvionale e per gli scenari utili alla pianificazione.

 

Per approfondire  AIRAS

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