Ricerca & SviluppoL’adozione dell’intelligenza artificiale e del machine learning rappresenta una svolta fondamentale per TerrAria, portando innovazione ed efficienza nelle soluzioni proposte al cliente. TerrAria ha applicato tecniche di machine learning all’interno di diversi algoritmi, procedure ed applicativi relativi a diverse tematiche.
In particolare, all’interno del progetto OPERA incentrato sul tema della qualità dell’aria, l’applicativo RIAT+ utilizza relazioni non lineari identificate per mezzo di reti neurali artificiali (ANN), addestrate per replicare i risultati ottenuti con modelli della qualità dell’aria deterministici.
Nell’ambito del progetto MASAI, TerrAria si è occupata dello sviluppo dell’algoritmo di deep learning, applicato nel modulo VHR del tool MASAI, per l’identificazione dei danni alle infrastrutture dovuti alla guerra in Ucraina, a partire da immagini satellitari ad altissima risoluzione.
All’interno del progetto EPICO19 e dell’omonimo applicativo, al fine di stimare i casi e i ricoveri legati al COVID19 per 7 giorni e con dettaglio spaziale, è stato impiegato un algoritmo di deep learning basato su un modello convoluzionale e con memoria a breve-lungo termine (Convolutional Long Short Term Memory), in grado di tenere in considerazione la correlazione spaziale della diffusione della pandemia.
