HAMMON – Hazard Mapping and vulnerability Monitoring

Tecnologia sviluppata: Piattaforma integrata per analisi multi-rischio basata su Earth observation, modelli ambientali, analisi AI e infrastrutture HPC
Coordinatore: Unipol Assicurazioni SPA
Partner: CMCC, CNR, ENEA, FBK, INAF, INFN, Politecnico di Bari, Sogei SPA, Università di Roma – Sapienza, Università del Salento, Università di Torino, Università di Trento, Università di Bari, Università dell’Aquila

I dettagli del progetto

Sintesi del progetto

HaMMon nasce per rispondere a una sfida sempre più urgente: comprendere, monitorare e prevedere gli effetti degli eventi naturali estremi su territori, infrastrutture e comunità. Oggi molte informazioni utili alla gestione del rischio sono sparse su piattaforme diverse, ottenute con metodologie non uniformi o difficili da integrare. Il progetto costruisce un quadro unico e coordinato che combina dati satellitari, rilievi da drone, modelli ambientali e analisi AI per supportare valutazioni rapide e affidabili del rischio.

Obiettivi

L’obiettivo principale è sviluppare strumenti in grado di restituire una valutazione multi‑scala del rischio, andando dal livello nazionale fino al dettaglio del singolo asset. HaMMon intende migliorare l’efficienza dei flussi di analisi, creando un ecosistema in cui dati eterogenei possano dialogare tra loro e generare indicatori chiari e utili. Inoltre, il progetto mira a supportare le attività di prevenzione, risposta alle emergenze e pianificazione territoriale, offrendo metodologie integrate e validate su contesti reali.

Problemi e necessità

Le attuali analisi di rischio sono spesso limitate da sistemi frammentati, modelli disomogenei e dati incompleti. Questo genera incertezze e rallenta interventi essenziali come la valutazione dei danni o la pianificazione della risposta. HaMMon affronta queste criticità introducendo una piattaforma unificata che combina osservazione della Terra, modellistica avanzata e strumenti predittivi.

Soluzioni sviluppate

HaMMon ha sviluppato un’infrastruttura cloud‑native che sfrutta risorse HPC per analizzare grandi quantità di dati e produrre scenari climatici ad alta risoluzione. Sono stati creati Digital Twin post‑evento tramite rilievi UAV, modelli di deep learning per estrarre informazioni dai dati multi‑sorgente e mappe nazionali di suscettibilità da frana. Sono stati inoltre realizzati modelli di vulnerabilità e di perdita che consentono di stimare l’impatto potenziale degli eventi naturali, offrendo strumenti operativi per la gestione del rischio.

Impatti

Il progetto contribuisce a migliorare la prevenzione del rischio. Le informazioni prodotte supportano la protezione civile nella gestione delle emergenze, le assicurazioni nella valutazione dei portafogli e le amministrazioni pubbliche nella pianificazione territoriale. Un sistema più robusto e integrato permette di prendere decisioni basate su dati affidabili, contribuendo alla sicurezza complessiva dei territori.

Settori di applicazione

HaMMon porterà avanti lo sviluppo di servizi operativi orientati sull’early warning, su mappe di rischio dinamiche e si strumenti per la manutenzione preventiva delle infrastrutture. La piattaforma potrà essere adottata da Enti Pubblici, Assicurazioni, Aziende e Università per applicazioni che vanno dalla gestione del territorio alla valutazione dei danni, fino alla pianificazione degli investimenti. L’approccio modulare consente inoltre di replicare e adattare il sistema a diversi contesti territoriali e settori.

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