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Dallo spazio alla Terra: l’Intelligenza Artificiale che scova le discariche abusive

Dal satellite al territorio, l’IA aiuta a individuare i rifiuti smaltiti illegalmente.

La storia parte da una tecnologia che sta cambiando il modo in cui l’Europa affronta i reati ambientali: individuare discariche abusive con oltre il 90% di precisione grazie all’Intelligenza Artificiale applicata alle immagini satellitari e ai droni. È il cuore di PERIVALLON, progetto finanziato da Horizon Europe che riunisce 24 partner di 12 Paesi, tra cui forze di polizia, agenzie ambientali, università e centri di ricerca impegnati nel contrasto alla gestione illecita dei rifiuti, una delle attività criminali più redditizie e in crescita nell’Unione Europea.

Un progetto che arriva in un momento cruciale: la recente sentenza della Corte Europea dei Diritti dell’Uomo sulla Terra dei Fuochi, che ha condannato l’Italia per non aver protetto la popolazione dai roghi tossici, ha messo in luce quanto servano strumenti innovativi per prevenire e individuare tempestivamente attività pericolose per l’ambiente e la salute.

In Italia, il Politecnico di Milano svolge un ruolo centrale nello sviluppo degli algoritmi di IA capaci di analizzare immagini ad altissima risoluzione per identificare rifiuti smaltiti illegalmente in contesti urbani, agricoli e industriali. Alla guida delle attività di ricerca ci sono i professori Piero Fraternali e Giacomo Boracchi, del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico, che da anni studiano e sviluppano metodi di Intelligenza Artificiale per l’analisi di immagini aeree e satellitari. È all’interno del loro laboratorio che si sono formati e lavorano i giovani ricercatori intervistati, contribuendo allo sviluppo degli algoritmi utilizzati in PERIVALLON.

Il progetto ha portato alla creazione di AerialWaste, il primo dataset pubblico al mondo dedicato all’individuazione automatica di rifiuti da immagini satellitari, scaricato da migliaia di ricercatori e utilizzato come base per addestrare reti neurali in diversi Paesi.

Grazie alla collaborazione con ARPA Lombardia – l’Agenzia Regionale per la Protezione dell’Ambiente, con il Comando Carabinieri per la Tutela Ambientale e con diverse forze dell’ordine europee, queste tecnologie oggi permettono di ridurre drasticamente i tempi delle indagini e di monitorare vaste porzioni di territorio con frequenza periodica, migliorando la capacità di prevenire danni agli ecosistemi e alla salute pubblica.

Al centro di questo lavoro ci sono quattro giovani ricercatori del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico – Federico Gibellini, Luca Morandini, Simona Malegori ed Enrico Targhini. Li abbiamo incontrati per farci raccontare come sono arrivati alla ricerca, cosa hanno imparato sul campo e come immaginano il futuro di queste tecnologie.

Come è nata la vostra passione per la tecnologia?

Federico: «All’inizio non ero orientato verso l’informatica. Usavo il computer quotidianamente, ma non era un ambito che pensavo di studiare. È stato durante le superiori che ho iniziato a chiedermi come funzionasse davvero, e poi ho scoperto la computer vision: da lì è cambiato tutto.»

Simona: «È cominciato tutto in famiglia. Mio papà ha sempre aggiustato i computer da sé e io lo osservavo. Senza accorgermene, l’informatica è diventata un linguaggio naturale. Alle superiori poi mi divertivo con piccoli progetti hardware e software, e mi sono resa conto che quella era davvero la mia direzione.»

Enrico: «Non avevo una strada precisa. Mi piaceva la tecnologia, ma non sapevo come incanalarla. L’Open Day del Politecnico è stato il momento decisivo: vedere come si lavorava nei laboratori mi ha fatto capire che quello era l’ambiente giusto per me.»

Luca: «Vengo da un istituto tecnico e non ero nemmeno sicuro di voler continuare gli studi. Ho fatto il test per provare, e una volta entrato ho scoperto un mondo molto più ricco di quanto immaginassi. L’informatica è diventata una passione poco per volta.»

Quando avete capito che la ricerca era la vostra strada?

Federico: «La tesi magistrale è stata il momento in cui ho realizzato quanto mi affascinasse lavorare su problemi aperti, per i quali non esiste una soluzione già definita. Mi sono reso conto che avevo ancora bisogno di tempo per approfondire la computer vision e che la ricerca rappresentava il contesto ideale per farlo, senza la pressione di una produzione immediata.»

Enrico: «Avevo ricevuto un’offerta da un’azienda, ma ho scelto di restare al Politecnico perché la prospettiva di lavorare su temi non ancora standardizzati mi sembrava più stimolante. La ricerca ti costringe continuamente a ridefinire le domande e a confrontarti con problemi nuovi.»

Luca: «Dopo la laurea ho svolto un anno come assegnista, e quell’esperienza mi ha mostrato chiaramente che avevo ancora molti aspetti tecnici da approfondire. Il dottorato è stato una scelta naturale per dedicare più tempo alla sperimentazione.»

Come siete arrivati a lavorare su PERIVALLON?

Federico: «La mia tesi era già orientata verso i temi affrontati da PERIVALLON e il progetto stava iniziando proprio in quel periodo. Per questo il passaggio è stato naturale: ho potuto contribuire subito allo sviluppo dei modelli di analisi delle immagini satellitari e alla valutazione delle loro prestazioni.»

Simona: «Stavo già lavorando sul software che avrebbe poi contribuito ad alcune delle funzionalità sviluppate in PERIVALLON. Entrare nel progetto ha significato integrare ciò che stavo facendo con esigenze specifiche degli end-user, dando al mio lavoro una dimensione applicativa molto chiara.»

Enrico: «Sono arrivato nella parte conclusiva del progetto, con un ruolo trasversale. Questo mi ha permesso di lavorare su più componenti e di comprendere come le varie parti si integrassero in un sistema unico.»

Luca: «PERIVALLON è una delle attività principali del mio dottorato. Non è l’unico filone a cui lavoro, ma è sicuramente quello in cui ho potuto osservare più direttamente la ricaduta pratica delle nostre soluzioni.»

Com’è stato collaborare con ARPA, i Carabinieri e le polizie europee coinvolte?

Enrico: «Mi ha colpito quanto fosse più ampio il problema dell’abbandono dei rifiuti rispetto a quanto immaginassi. Collaborando con ARPA e con gli altri enti coinvolti ho capito quanto il fenomeno sia diffuso e quanto sia complesso monitorare il territorio in modo sistematico.»

Simona: «Durante le plenarie con gli end-user ho percepito chiaramente la necessità di strumenti concreti a supporto delle attività di controllo. Le loro richieste erano molto specifiche e orientate alla risoluzione di problemi operativi reali.»

Federico: «Il dialogo con ARPA e con le forze dell’ordine europee ti porta a rivedere le priorità e a comunicare in modo molto più efficace. Devi capire quali aspetti tecnici sono davvero utili sul campo e quali invece sono meno rilevanti ai fini operativi.»

Luca: «Lavorare con attori così diversi tra loro è estremamente formativo. Ti costringe a considerare sempre le condizioni operative reali e a progettare soluzioni che non siano solo corrette in teoria, ma anche utilizzabili in contesti complessi.»

C’è stato un momento in cui avete percepito in modo tangibile l’impatto del vostro lavoro?

Federico: «La dimostrazione operativa a Soave è stata il momento più significativo. Per la prima volta abbiamo potuto osservare il comportamento dei modelli in un contesto reale, con operatori sul campo e scenari non controllati. È stato un passaggio importante perché ha mostrato la concreta applicabilità delle soluzioni sviluppate.»

Simona: «Per me il segnale più chiaro è arrivato quando ARPA ha richiesto ulteriori analisi sui loro dati. È un feedback immediato: significa che ciò che abbiamo sviluppato risponde a un bisogno operativo reale.»

Luca: «Ricordo una plenaria durante la quale le domande degli end-user erano molto dettagliate. Questo mi ha fatto capire che il nostro lavoro stava entrando nei loro processi decisionali e non era più semplicemente un esercizio accademico.»

Che cosa avete imparato lavorando insieme su un progetto così articolato?

Enrico: «Ho imparato che la ricerca non segue un andamento lineare. Ci sono fasi molto produttive e altre in cui sembra di non fare progressi. Accettare questa dinamica è fondamentale per procedere senza scoraggiarsi.»

Simona: «La comunicazione all’interno del team e con gli end-user è essenziale. Le attività sono molto interdipendenti e per questo è necessario spiegare chiaramente cosa si sta sviluppando e quali vincoli o possibilità ci sono.»

Federico: «Ho capito quanto sia importante avere un obiettivo condiviso. Quando il team ha una visione comune del risultato finale, il lavoro procede in modo più coordinato ed efficace.»

Dove vi vedete tra qualche anno?

Federico: «Mi immagino in un’azienda, in un ruolo tecnico legato alla computer vision. È l’ambito che più mi interessa e nel quale sento di potermi specializzare ulteriormente. L’esperienza con PERIVALLON mi ha dato la conferma che desidero lavorare su soluzioni che abbiano un impatto concreto nell’analisi dei dati visivi.»

Simona: «Mi vedo nello sviluppo software, idealmente in un contesto dove il rapporto tra ciò che realizzi e l’utilizzo da parte degli utenti finali è molto diretto. In PERIVALLON ho avuto un riscontro immediato sull’utilità delle funzionalità implementate, e questo è un aspetto che vorrei mantenere nel mio percorso.»

Luca: «L’idea di avviare una startup è qualcosa che considero possibile, ma non nell’immediato. La priorità è completare il dottorato e consolidare le competenze che sto sviluppando. Lavorare in PERIVALLON mi ha insegnato quanto sia importante trasformare modelli teorici in strumenti realmente usabili.»

Quale consiglio dareste a chi desidera intraprendere un percorso simile al vostro?

Luca: «La ricerca richiede tempi lunghi e non lineari. È fondamentale non farsi scoraggiare dalle fasi meno produttive e accettare che i progressi possano arrivare in modo intermittente.»

Enrico: «È importante non confrontarsi troppo con gli altri. Ogni percorso ha i propri ritmi e le proprie difficoltà.»

Simona: «Seguire ciò che realmente appassiona è fondamentale. La motivazione interna è ciò che permette di affrontare la complessità dei percorsi di studio e di ricerca.»

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