Nelle città, sempre più afflitte da traffico, inquinamento, eventi climatici estremi e insicurezza, i sistemi di monitoraggio urbano diventano strumenti indispensabili per governare il presente e anticipare il futuro. Le amministrazioni locali e i decisori pubblici hanno infatti bisogno di dati in tempo reale e analisi intelligenti per agire con efficacia, ottimizzare le risorse e garantire sicurezza, vivibilità e sostenibilità per i cittadini.
In questo contesto si muove SmartMe, società fondata nel 2017 a Messina e specializzata in ecosistemi di resilience engineering e soluzioni AIoT di adaptive monitoring, che di recente ha annunciato l’implementazione in Italia di HG-Aura. Si tratta di una piattaforma di monitoraggio intelligente che combina sensori ottici e ambientali con avanzati modelli di Deep Learning, operando nel rispetto della normativa sulla privacy.
La tecnologia rappresenta un’evoluzione di progetti già sperimentati a livello internazionale e viene ora installata, per la prima volta in Italia, nel comune siciliano di San Filippo del Mela, in provincia di Messina. Questo sviluppo, si legge in una nota aziendale, consente di superare i limiti del tradizionale motion e image detection e dei software di riconoscimento targhe, introducendo un approccio semantico e comportamentale.
HG-Aura, infatti, non si limita a rilevare movimenti o immagini, ma comprende e classifica i comportamenti, riconoscendo in tempo reale – 24 ore su 24 – infrazioni e anomalie. Inoltre adotta un paradigma conversazionale: le informazioni possono essere interrogate in linguaggio naturale, come avviene con i più evoluti sistemi di intelligenza artificiale generativa.
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Come funziona il sistema di monitoraggio di SmartMe
“Si tratta di una tecnologia intelligente in grado di monitorare, rispondere, apprendere e quindi anticipare gli eventi – spiega Angelo Zaia, a capo di SmartMe –. In particolare, l’apprendimento strutturato nel tempo porta il sistema a condurre quella che tecnicamente chiamiamo analisi predittiva: lo sviluppo di simulazioni avanzate per delineare una valutazione e rispondere di conseguenza».
Grazie all’integrazione di agenti AI, Deep Learning e Large Language Model (LLM), ogni evento rilevato dai sensori viene trascritto e verbalizzato, rendendo immediata l’individuazione di fenomeni derivanti da comportamenti illeciti o pericolosi, come abbandono di rifiuti, sversamento di sostanze tossiche in aree non autorizzate, trasporto di merci pericolose, appiccamento di incendi, accessi non autorizzati in zone interdette, vandalismo e aggressioni.
HG-Aura per la tutela dell’ambiente
Una categoria a parte è rappresentata dalle applicazioni del sistema relative agli eventi connessi ai cambiamenti climatici, che possono essere monitorati, segnalati, prevenuti o contrastati: dissesti idrogeologici, alluvioni lampo, possibili esondazioni di fiumi e torrenti, mareggiate, frane e smottamenti, incendi boschivi, innalzamento delle polveri sottili e degrado della qualità dell’aria.
La piattaforma HG-Aura è stata progettata per essere scalabile e interoperabile, in quanto:
- può integrarsi con sistemi di videosorveglianza già esistenti;
- trasmette i dati tramite protocolli sicuri e a basso consumo (LoRa, LTE, radio);
- offre una Control Room interattiva con mappe e cruscotti in tempo reale.
La soluzione integra sensori ottici e ambientali con un’architettura on-the-edge, che consente di elaborare i dati direttamente sul dispositivo, evitando lo streaming continuo di video. Questo approccio riduce i costi di rete, tutela al massimo la privacy dei cittadini e rende il sistema operativo anche in aree con connettività limitata.
Caso d’uso: San Filippo del Mela
Il primo comune italiano ad adottare HG-Aura è San Filippo del Mela (ME), con un progetto pilota che prevede l’installazione di undici dispositivi distribuiti su varchi ambientali, snodi del traffico e aree commerciali.
Oltre al monitoraggio, il sistema raccoglierà dati ambientali (umidità, polveri sottili, CO₂, velocità del vento), integrandoli in una rete di monitoraggio urbano.
SmartMe sta già lavorando a nuove implementazioni analoghe in alcune smart city nel Regno Unito e in Germania.
