Panoramica

Siamo orgogliosi di presentare un innovativo progetto di monitoraggio ambientale implementato in aree chiave del Lazio, tra cui il Parco Regionale dell’Appia Antica, Rocca Priora e Mompeo. Questa iniziativa rappresenta la perfetta fusione tra tecnologie IoT (Internet of Things), intelligenza artificiale e analisi dei dati per proteggere e valorizzare il patrimonio culturale e ambientale italiano.

Obiettivi

1. Tutela del Patrimonio: Utilizzare strumenti di monitoraggio in tempo reale per salvaguardare luoghi iconici come il Parco dell’Appia Antica, riconosciuto come sito UNESCO.
2. Sicurezza Ambientale: Prevenire rischi come incendi boschivi e impatti di eventi atmosferici estremi attraverso avvisi precoci generati dall’analisi dei dati con l’AI.
3. Coinvolgimento della Comunità: Favorire la partecipazione locale con workshop educativi per scuole e organizzazioni.

Fondamenti Tecnologici

Il progetto si basa su dispositivi IoT, dotati di sensori per monitorare parametri ambientali quali temperatura, umidità e pressione atmosferica. I dati vengono raccolti e trasmessi tramite tecnologia LoRa (Long Range), garantendo una comunicazione robusta anche in aree remote prive di internet o elettricità. Ogni dispositivo funziona in modo sostenibile grazie a pannelli solari, rendendo il sistema completamente autosufficiente ed ecologico.

Caratteristiche Principali

• Analisi Basata su AI: Algoritmi avanzati di machine learning analizzano grandi volumi di dati ambientali in tempo reale. I modelli di AI sono progettati per identificare anomalie, come cambiamenti improvvisi di temperatura o pressione, che potrebbero indicare il rischio di incendi o eventi climatici estremi.
  • Previsione dei Rischi: L’AI utilizza tecniche predittive per stimare l’evoluzione di fenomeni climatici, fornendo allarmi precoci che permettono di intervenire tempestivamente.
  • Ottimizzazione della Manutenzione: L’analisi dei dati consente di prevedere il degrado dei sensori e delle antenne, ottimizzando i piani di manutenzione e riducendo i costi operativi.
  • Elaborazione Multivariata: Gli algoritmi incrociano diversi parametri, come livelli di umidità e velocità del vento, per generare scenari di rischio e mappe interattive che aiutano i gestori del parco a prendere decisioni informate.

• Dashboard Avanzata: I dati raccolti vengono visualizzati su una piattaforma online accessibile al pubblico e agli operatori. La dashboard include:
  • Mappe termiche che evidenziano aree a rischio.
  • Report automatici generati dall’AI, che sintetizzano l’andamento dei parametri ambientali su base giornaliera, settimanale e mensile.
  • Funzioni di allarme configurabili per notificare immediatamente le autorità locali in caso di valori critici.
• Apprendimento Continuo: Grazie a un modello di intelligenza artificiale in costante apprendimento, il sistema si adatta ai cambiamenti stagionali e alle condizioni ambientali locali, migliorando progressivamente l’accuratezza delle sue previsioni.

Fasi di Implementazione

1. Distribuzione Iniziale: Alcuni dispositivi prototipo sono stati già installati in punti strategici della città di Roma e del Parco dell’Appia Antica, come la Cartiera Latina e Santa Maria delle Mole.
2. Espansione della Rete: Sono previste ulteriori installazioni di antenne per ampliare la copertura del monitoraggio in tutta la regione. Test di successo hanno dimostrato la stabilità del segnale su distanze superiori ai 20 chilometri.
3. Scalabilità: Il sistema è progettato per espandersi in tutto il Lazio, con l’Appia Antica come hub centrale, permettendo una copertura più ampia lungo il percorso storico fino a Brindisi.

Risultati e Prospettive Future

La fase pilota al Parco dell’Appia Antica ha stabilito un punto di riferimento per l’innovazione ambientale:

• Test radio di successo su lunghe distanze, garantendo una trasmissione dati affidabile.
• Integrazione di strumenti di intelligenza artificiale per semplificare l’interpretazione dei dati e fornire indicazioni utili.
• Creazione di report predittivi che consentono alle autorità di agire con largo anticipo su potenziali criticità.

La prossima fase mira a replicare questo modello in altre aree verdi, come Monte Mario e la Riserva dell’Insugherata, e a estendere la rete di monitoraggio in tutto il Lazio e oltre.

Conclusione

Questa iniziativa rappresenta un cambiamento paradigmatico nella conservazione ambientale, combinando tecnologia e coinvolgimento della comunità per preservare il patrimonio italiano. Il sistema, grazie all’integrazione di AI e analisi avanzata dei dati, offre un approccio proattivo e sostenibile alla gestione del territorio. Con l’espansione del progetto, offre un modello replicabile per il monitoraggio ambientale intelligente in tutta Italia, garantendo un equilibrio armonioso tra conservazione culturale e progresso tecnologico.

Roma, 15 gennaio 2023 – Aenerga, reparto R&D specializzato nello sviluppo di soluzioni energetiche innovative, è lieta di annunciare che la sua tecnologia Adaptive Motion Control™ (AMC™) è stata integrata nel nuovo scooter elettrico Street Raptor 300S di HURBA, potenziando l’efficienza e le prestazioni del veicolo.

L’Adaptive Motion Control™ è un sistema avanzato di gestione energetica e controllo della potenza nominale, progettato per ottimizzare l’autonomia e le performance dei veicoli elettrici. Attraverso algoritmi proprietari, l’AMC™ regola dinamicamente l’erogazione di potenza in base alle condizioni di guida e alle esigenze dell’utente, garantendo un equilibrio ideale tra prestazioni e consumo energetico.

L’integrazione dell’AMC™ nel HURBA Street Raptor 300S consente al veicolo di raggiungere velocità fino a 130 km/h e un’autonomia fino a 165 km, grazie anche alle batterie Nanocarbon® di nuova generazione. Questa sinergia tra hardware avanzato e software intelligente offre agli utenti un’esperienza di guida superiore, con tempi di ricarica inferiori a 3 ore e la possibilità di ricaricare sia da prese domestiche che da colonnine su strada.

L’AMC™ rappresenta un’innovazione che migliora direttamente l’esperienza del cliente, offrendo una guida più fluida, un’autonomia estesa e un utilizzo ottimizzato dell’energia, garantendo al contempo maggiore affidabilità e costi di gestione ridotti.

Roma, 10 marzo 2021 – Aenerga, spin-off R&D all’avanguardia nella progettazione di soluzioni energetiche innovative, è lieta di annunciare che le sue rivoluzionarie batterie Nanocarbon® sono state adottate da HURBA, leader nel settore della mobilità elettrica, per alimentare la sua gamma di veicoli elettrici.

Le batterie Nanocarbon®, progettate interamente da Aenerga, rappresentano una svolta nel panorama tecnologico grazie all’utilizzo di avanzati elettrodi arricchiti con nanoparticelle di carbonio. Questa tecnologia brevettata consente una conduttività migliorata e una maggiore densità energetica, offrendo prestazioni superiori rispetto alle batterie tradizionali. I vantaggi principali includono tempi di ricarica ridotti, un ciclo di vita prolungato e una maggiore efficienza operativa, elementi fondamentali per i veicoli elettrici di ultima generazione.

HURBA ha scelto le batterie Nanocarbon® per le loro caratteristiche di affidabilità e versatilità. Queste batterie garantiscono un funzionamento ottimale anche in condizioni ambientali estreme, mantenendo prestazioni stabili e sicure in un ampio intervallo di temperature. Questo le rende ideali per i veicoli elettrici progettati per un uso quotidiano intensivo e per affrontare le sfide della mobilità urbana moderna.

“Con le batterie Nanocarbon® abbiamo voluto superare i limiti delle tecnologie convenzionali, offrendo una soluzione che non solo incrementa le prestazioni dei veicoli elettrici, ma contribuisce anche alla sostenibilità ambientale grazie alla maggiore efficienza energetica”, ha dichiarato il CEO Camillo Piscitelli.

Questa applicazione commerciale dimostra come l’innovazione tecnologica possa trasformare il settore della mobilità elettrica, fornendo soluzioni affidabili e sostenibili per un futuro più verde.