CNS – progetto gAla: big data e tecnologie per progettare aree verdi

Creare un sistema di supporto alle decisioni in merito alla progettazione di nuove aree verdi con specifiche qualità depurative: è questo l’obiettivo del progetto gAla (Green Area Integrated Aid) che ha come partner il Consorzio Nazionale Servizi, la cooperativa Corintea di Torino, SCS Consulting e Legacoop Bologna. Il progetto ha ottenuto un finanziamento nell’ambito di un bando promosso dalla Fondazione IFAB, la fondazione internazionale su Big Data e intelligenza artificiale, con sede a Bologna.

Per la gestione delle aree verdi nelle aree metropolitane mancano sistemi capaci di integrare tutti i fattori: dati ambientali, sanitari e della qualità dell’aria, fino all’assenza di sistemi di pianificazione in grado di simulare l’impatto a lungo termine del verde urbano. È a questo problema che il progetto gAIa vuole dare risposta, promuovendo un’alleanza fra innovazione tecnologica e natura.

Attraverso l’uso di Big Data, Intelligenza Artificiale, algoritmi di machine learning, sistemi satellitari di monitoraggio, laser scanner SLAM e con il coinvolgimento di diverse figure professionali, i partner del progetto implementeranno un modello innovativo per l’analisi e la gestione dei dati relativi al verde urbano, finalizzato a ottimizzare i benefici dei servizi ecosistemici sulla qualità dell’aria e la salute pubblica.

Il progetto, della durata di 12 mesi, prevede anche l’identificazione di pratiche che ottimizzano la capacità delle aree verdi di ridurre gli inquinanti atmosferici e il monitoraggio continuo dell’impatto delle aree verdi sulla qualità dell’aria, utile all’attivazione di interventi mirati.

Il progetto sarà realizzato sulle aree di competenza delle ASL Torino1 e ASL Torino2 (comune di Torino), partendo dall’analisi qualitativa e quantitativa del verde urbano, le modalità di progettazione e gestione e l’integrazione nell’analisi di dati storici sanitari della popolazione delle aree interessate.

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