Premio Binazionale Italia–Argentina 2025 · Innovazione Tecnologica

Cóndor View

Monitoraggio satellitare con visione artificiale e deep learning

Sistema avanzato di monitoraggio satellitare che integra visione artificiale e modelli di deep learning per identificare pattern e prevedere fenomeni ambientali.

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Primo premio · 1ª edizione

Premio Binazionale Italia–Argentina per l'Innovazione Tecnologica

Cóndor View è il progetto vincitore della prima edizione del premio, promosso dall'Ambasciata d'Italia e dalla Segreteria per l'Innovazione, la Scienza e la Tecnologia della Repubblica Argentina, nella categoria Tecnologie aerospaziali e satellitari. La giuria binazionale ha sottolineato l'originalità, il livello tecnico e l'alto impatto potenziale del progetto, oltre alla capacità della UTN San Rafael di fare rete con l'ecosistema scientifico e produttivo.

Premiazione: 21 ottobre 2025
Luogo: Residenza dell'Ambasciatore d'Italia, Buenos Aires
Selezione: Unico primo premio su 39 candidature
Premio: Soggiorno di mobilità in Italia presso imprese e centri di ricerca

Consegnato dall'Ambasciatore d'Italia, Fabrizio Lucentini, e dal Segretario per l'Innovazione, la Scienza e la Tecnologia, Darío Genua. Progetto sviluppato con la Universidad de Mendoza, l'INTA Rama Caída e lo spazio Da Vinci CoWork.

Il progetto

Che cos'è Cóndor View?

Cóndor View è una piattaforma di analisi di immagini satellitari basata sull'intelligenza artificiale. Elabora immagini multispettrali e iperspettrali con reti neurali profonde (CNN) per anticipare eventi come incendi, alluvioni o deforestazione, generando allerte precoci e mappe di rischio dinamiche.

Presentazione

Il progetto e i primi risultati

Scopri nel dettaglio che cos'è Cóndor View e quali sono i nostri primi deliverable.

Analisi satellitare

Elaborazione avanzata di immagini multispettrali e iperspettrali per ottenere informazioni dettagliate sul territorio.

Deep Learning

Reti neurali convoluzionali (CNN) addestrate per rilevare pattern e prevedere eventi ambientali.

Allerte precoci

Sistema di notifiche automatiche per prevenire e mitigare i rischi ambientali prima che si verifichino.

Mappe di rischio

Visualizzazioni dinamiche e interattive che mostrano le zone a rischio e la probabilità degli eventi.

Tempo reale

Elaborazione continua dei dati satellitari per un monitoraggio in tempo reale e una risposta rapida.

Copertura globale

Capacità di analisi su larga scala, da aree locali a intere regioni continentali.

Fasi del progetto

Tre moduli complementari

Lo sviluppo di Cóndor View si articola in tre moduli principali che si integrano per creare una soluzione completa.

Fase I

Classificazione e analisi delle immagini

Sviluppo di algoritmi di elaborazione di immagini satellitari per l'estrazione automatica delle caratteristiche rilevanti e la classificazione dei diversi tipi di copertura del suolo.

Fase II

Addestramento e valutazione dei modelli

Implementazione e addestramento di reti neurali profonde su grandi dataset di immagini satellitari etichettate per ottimizzare l'accuratezza predittiva.

Fase III

Visualizzazione degli eventi sulle immagini

Progettazione di interfacce intuitive per visualizzare risultati, mappe di rischio e allerte, facilitando l'interpretazione e il processo decisionale.

Architettura tecnica

Architettura a microservizi

Un'infrastruttura moderna e scalabile che garantisce alta disponibilità ed elaborazione efficiente.

Acquisizione dei dati

Acquisizione automatizzata di immagini satellitari in tempo reale da più fonti e sensori.

Pre-elaborazione

Correzione geometrica e radiometrica delle immagini per garantire qualità e precisione nell'analisi.

Archiviazione distribuita

Infrastruttura cloud ad alta disponibilità e scalabilità per grandi volumi di dati.

Inferenza IA

Modelli di deep learning sviluppati con PyTorch per l'analisi predittiva in tempo reale.

Post-elaborazione

Generazione di mappe di calore, layer GIS e visualizzazioni avanzate per interpretare i risultati.

API e dashboard

Interfacce di programmazione e pannelli di controllo intuitivi per accedere a dati e visualizzazioni.

Applicazioni e mercato

Settori che richiedono monitoraggio e previsione

Cóndor View trova applicazione in numerosi settori critici che richiedono monitoraggio ambientale e analisi predittiva.

Monitoraggio ambientale e climatico

Monitoraggio dei cambiamenti negli ecosistemi, rilevamento della deforestazione e delle variabili climatiche per la ricerca e la conservazione.

Agricoltura di precisione

Ottimizzazione delle colture tramite l'analisi della salute delle piante, la previsione delle rese e il rilevamento precoce di parassiti o malattie.

Gestione dei disastri naturali

Previsione e monitoraggio di incendi boschivi, alluvioni, siccità e altri eventi estremi per una risposta rapida e la mitigazione.

Sicurezza e difesa

Sorveglianza del territorio, rilevamento di attività anomale e monitoraggio dei confini per applicazioni di sicurezza nazionale.

Pianificazione urbana

Analisi della crescita urbana, pianificazione delle infrastrutture e valutazione dell'impatto ambientale nello sviluppo delle città.

Risorse naturali

Esplorazione e monitoraggio delle risorse minerarie, gestione forestale e valutazione delle risorse idriche per un uso sostenibile.

Traguardi e deliverable

Risultati ottenuti

Documentazione tecnica e risultati ottenuti durante lo sviluppo del progetto Cóndor View.

Deliverable I

Analisi e classificazione

Obiettivi raggiunti

Implementazione di algoritmi di elaborazione di immagini satellitari
Sviluppo di tecniche di estrazione delle caratteristiche spettrali
Classificazione automatizzata dei tipi di copertura del suolo
Analisi multitemporale per il rilevamento dei cambiamenti

Metodologia applicata

Pre-elaborazione e correzione atmosferica delle immagini
Analisi spettrale multibanda
Applicazione di indici di vegetazione e acqua
Validazione con dati di campo georeferenziati

Risultati principali

È stata raggiunta un'accuratezza del 92% nella classificazione dei tipi di copertura del suolo, con particolare attenzione al rilevamento di aree forestali, corpi idrici e zone urbane. Il sistema ha dimostrato di poter elaborare immagini ad alta risoluzione in tempi ottimizzati.

92%

Accuratezza di classificazione

Classi di copertura

500+

Immagini elaborate

Deliverable II

Modelli predittivi

Architettura IA

Reti neurali convoluzionali (CNN) personalizzate
Modelli di Transfer Learning con ResNet ed EfficientNet
Architetture ibride per l'analisi temporale
Ottimizzazione con tecniche di Data Augmentation

Capacità predittive

Previsione del rischio di incendi boschivi
Rilevamento precoce della deforestazione
Monitoraggio di siccità e stress idrico
Analisi dei cambiamenti negli ecosistemi

Metriche di prestazione

I modelli sviluppati hanno raggiunto prestazioni superiori allo stato dell'arte, con un'elevata accuratezza nella previsione di eventi ambientali fino a 30 giorni di anticipo.

94,5%

Accuratezza generale

91,2%

Recall

Giorni di anticipo

0,89

F1-Score

Innovazione

Innovazioni tecniche

Contributi scientifici

Nuovo algoritmo di fusione multispettrale e iperspettrale
Tecnica innovativa di analisi temporale con LSTM-CNN
Sistema di validazione automatica con IoT a terra

Impatto scientifico

2 pubblicazioni su riviste indicizzate
Presentazioni a conferenze internazionali
Registrazione della proprietà intellettuale in corso

Mendoza FUTURA

Presentazione a Mendoza FUTURA

Abbiamo partecipato al più importante evento tecnologico della regione, presentando Cóndor View alla comunità scientifica ed educativa. Durante l'incontro abbiamo condiviso i progressi e i risultati del progetto, evidenziandone il contributo al monitoraggio ambientale tramite intelligenza artificiale e dati satellitari.

“Un'esperienza arricchente che ci ha permesso di entrare in contatto con specialisti del settore e di ricevere contributi preziosi per lo sviluppo del progetto.”

DivulgazioneComunità scientificaNetworking

Mendoza

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