Sintesi del progetto
ADELE4RAIN sviluppa un sistema scalabile di AI per migliorare stima e previsione delle piogge, integrando reti pluviometriche, radar meteorologici e sensori geostazionari. L’obiettivo è supportare la gestione del rischio di eventi estremi con modelli più accurati, tempi di calcolo ridotti e sostenibilità economica grazie all’ottimizzazione delle risorse.
Obiettivi
Il progetto si propone di costruire modelli affidabili e disponibili in tempo reale per nowcasting e forecasting, di definire protocolli e metriche di valutazione, di progettare moduli di integrazione dati eterogenei (stazioni, radar, satellite) garantendo qualità, coerenza e interoperabilità del flusso informativo.
Problemi e necessità
Le reti di pluviometri, pur dense, faticano a ricostruire i campi di pioggia durante eventi convettivi a forte variabilità spazio-temporale. Servono perciò metodi di data fusion automatici e robusti per sistemi di allerta affidabili.
Soluzioni sviluppate
Il progetto ha condotto un’analisi dello stato dell’arte e benchmark dei metodi esistenti e definito un protocollo di valutazione. È stato inoltre progettato un modulo di estrazione e integrazione di dati multi-sorgente, con l’adozione di modelli di Deep Learning leggeri e si Convolutional Neural Network (CNN) e Recurrent Neural Network (RNN) per dati spaziotemporali, con supporto di risorse HPC e Big Data per training e inferenza.
Impatti
La metodologia ADELE4RAIN migliora la capacità previsiva e la gestione di: rischio idrogeologico, applicazioni per l’early warning, agricoltura di precisione, gestione idrica, drenaggio urbano, assicurazioni e reti energetiche. I potenziali impatti si estendono inoltre potenziale verso sistemi integrati e servizi operativi a scala nazionale.
Settori di applicazione
Gli attori e settori che possono trarre maggiore vantaggio dai risultati sono la Protezione civile, il Water Management, l’agritech, la gestione degli Urban Stormwater, dell’Energia Rinnovabile, delle Assicurazioni e degli Aiuti Umanitari. La pipeline che integra AI e Big Data è inoltre replicabile in domini affini e favorisce formazione e trasferimento tecnologico.
