Progetto

DISCOV.ER – Digital Twin per la sostenibilità e l’attrattività di aree naturalistiche

DIgital Twin per aumentare la Sostenibilità, la COnsapevolezza e l’attrattiVità di aree d’intEResse naturalistico e turistico
Cliente
Finanziamento
PR FESR 2021-2027 della Regione Emilia-Romagna, Azione 1.1.2.
Anno
2023 - 2026
Partner di progetto

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Bisogno

La richiesta del settore

Il progetto DISCOV.ER prevede la realizzazione di un’infrastruttura di sensori e smart object che consenta di raccogliere dati e informazioni dall’ambiente, attraverso i quali definirne un gemello digitale e addestrare algoritmi predittivi, con dati ed elaborazioni che verranno messi liberamente a disposizione di istituzioni e cittadini, attraverso sistemi di realtà aumentata progettati insieme a loro. Le opportunità di innovazione sono finalizzate al contrasto al cambiamento climatico (attraverso la digitalizzazione, la raccolta automatica e l’integrazione di informazioni dal territorio, per sviluppare strategie di monitoraggio avanzato tramite strumenti di Digital Twin e Intelligenza Artificiale); all’innovazione sociale e partecipazione (attraverso un coinvolgimento attivo dei cittadini e degli stakeholder in attività di Citizen Science); ai servizi innovativi per Eco-turismo (attraverso l’integrazione di strumenti di Data Visualization e Game Thinking).

Soluzione

La risposta di DISCOV.ER

DISCOV.ER sviluppa il Digital Twin di aree del Delta del Po con interesse naturalistico e turistico, per monitorare e migliorarne la sostenibilità attraverso un’infrastruttura di Environmental Intelligence. Integra, inoltre, dati eterogenei con diversi livelli di trustworthiness, per creare una fonte dati credibile e condivisibile, che potrà essere sfruttata da chiunque ne abbia necessità. Infine, sviluppa servizi innovativi per aumentare la consapevolezza del pubblico – cittadini e visitatori – sulle tematiche di biodiversità e sostenibilità. Attraverso l’implementazione e addestramento dei modelli di Machine Learning, in funzione della predisposizione del Digital Twin, gli algoritmi dovranno riconoscere la fauna da foto o audio ed essere in grado di effettuare predizioni sui trend futuri di indicatori definiti nell’ambito del progetto. Dopo l’implementazione delle soluzioni tecnologiche, in progetto prevede anche la validazione delle soluzioni tecnologiche adottate.

Per saperne di più: www.discover-project.it

Replicabilità

Altri campi applicativi possibili

Il risultato atteso da DISCOV.ER, replicabile ad altre realtà simili, è quello di promuovere il patrimonio naturale e rilanciare il settore dell’eco-turismo, attraverso l’uso di tecnologie coinvolgenti (Data Visualization, Game Thinking, AR), co-progettate con l’audience di riferimento (cittadini, turisti, scuole, bambini).

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