IoT and Machine Learning at work for Environmental Monitoring - PROGETTO ISMAEL - 17 Aprile 2018 - Giornata di studio ANFoV-ANCI-UNCEM BANDA ULTRALARGA E INTERNET OF THINGS: LE IMPRESE RISPONDONO Mariagiovanna Gianfreda DBALab - Innovation Group DBA Progetti SpA - Socio Unico - Piazza Roma 19 32045 S. Stefano di Cadore (BL) Italy Tel. +39043562518 Fax. +390435429027 Sede Secondaria : Viale Felissent 20/D 31050 Villorba (TV) Italy Tel. +390422318811 Fax. +390422318888 P.IVA 00812680254 Reg.Imp. 01673560304 Capitale Sociale 500.000,00 i.v. Azienda soggetta a direzione e controllo da parte di DBA Group SpA dbaprogetti @legalmail.it - www.dbaprogetti.it
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IoT and Machine Learning at work for Environmental MonitoringIoT and Machine Learning at work for Environmental Monitoring - PROGETTO ISMAEL - 17 Aprile 2018 - Giornata di studio ANFoV-ANCI-UNCEM
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IoT and Machine Learning at work for
Environmental Monitoring - PROGETTO ISMAEL -
17 Aprile 2018 - Giornata di studio ANFoV-ANCI-UNCEMBANDA ULTRALARGA E INTERNET OF THINGS: LE IMPRESE
RISPONDONO
Mariagiovanna GianfredaDBALab - Innovation Group
DBA Progetti SpA - Socio Unico - Piazza Roma 19 32045 S. Stefano di Cadore (BL) Italy Tel. +39043562518 Fax. +390435429027
(2017-2019)Integrated System for the Assessment of
Environmental impacts in Logistics activities
Environmental monitoring and prediction
for green ports
• Il Progetto ISMAEL nasce con l’obiettivo di contribuire alla soluzione delle problematiche ambientali nel contesto applicativo delle aree portuali
• Basato sullo sviluppo di un sistema di monitoraggio e di supporto alle decisioni che aiuti i decision-makers nella valutazione degli impatti ambientali delle attività schedulate e che fornisca scenari di azione alternativi
• Il progetto è basato su un sistema che segue il paradigma dell’ Internet of Things:
• Raccolta dei dati ambientali• Trasmissione e aggregazione in un sistema centrale • Analisi, l’elaborazione e la visualizzazione tramite un avanzato modello ambientale
(modello deterministico di dispersione degli inquinanti in atmosfera) integrato con un sofisticato modello predittivo basato su metodologie di Machine Learning
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ALCUNI PUNTI DI FORZA:
• Rete sensoristica low
cost ma con ottime
prestazioni ai fini
dell’analisi dati
• Utilizzo di tecniche
avanzate di ML e AI
combinate con modelli
statistici e deterministici,
rendono possibile
l’estrapolazione di
informazioni anche in
presenza di dati
“sporchi”
Progetto
ISMAEL
SISTEMA INFORMATIVO PORTUALE
(Tipologia di Nave, Coordinate
manovre nel porto, Velocita’
istantanea, ecc…)
SISTEMI PREVISIONALI ESTERNI
• Previsioni meteo
• Previsioni viabilita’ stradale
RETE SENSORISTICA
• Aria (AQMesh)
• Meteo (Vaisala)
• Acqua (Watec)
PREDIZIONE SCENARI DI POTENZIALE CRITICITA’
AMBIENTALE
MONITORAGGIO IN
TEMPO REALE
SUPPORTO AL PROCESSO DECISIONALE DI BUSINESS CON
SIMULAZIONE DI SCENARI DEL TIPO WHAT-IF
TECNICHE DI
MACHINE LEARNING
MODELLO AMBIENTALE
(EQUAZIONI DI DISPERSIONE)
MODELLO
STATISTICO
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I sensori sono stati installati
nel porto di Bari
nell’ambito del progetto
ISMAEL
Il progetto utilizza anche
dati forniti dal porto di
Bari:
• Stazione meteo
• Traffico Navi
(APLevante)
PROGETTO ISMAEL
SENSORI ARIA (ppb)
• PM10 particolato (polvere, fumo).
Sorgenti legate all’attivita’ dell’ uomo: combustione, usura pneumatici, freni ed asfalto.