VICENZA – Il Pentagono sceglie un vicentino per un progetto di Intelligenza Artificiale Satellitare

E’ un vicentino – e l’unico italiano – uno dei premiati nella sfida mondiale lanciata dal Pentagono per ottimizzare l’analisi di immagini satellitari usando l’Intelligenza Artificiale. Leonardo Alberto Dal Zovo, fondatore della start-up innovativa Studiomapp, si è aggiudicato il quarto posto nel concorso internazionale “DIUx xView 2018 Detection Challenge”, organizzato dal Dipartimento di Difesa degli Stati Uniti in collaborazione con la National Geospatial Intelligence Agency per sviluppare nuove soluzioni per la sicurezza nazionale, con un’attenzione specifica alla gestione dei disastri naturali, usando l’intelligenza artificiale. Dal Zovo, dopo gli studi presso il Liceo Scientifico Statale Paolo Lioy, si è laureato in Informatica all’Università degli Studi di Padova con una tesi sui sistemi informativi territoriali. Dopo alcuni anni da sviluppatore software, tre anni fa ha fondato la startup innovativa Studiomapp con la sua compagna Angela Corbari, di cui è anche direttore tecnico. E’ specializzato in Data Science applicato all’analisi di immagini prese da sistemi di monitoraggio satellitare, e lavora per estrarre informazioni utili sul territorio per trovare risposte ad esigenze ambientali e industriali.

LA SFIDA AMERICANA

La sfida è stata lanciata dalla Defence Innovation Unit (DIU), l’organizzazione statunitense che ha l’obiettivo di mettere in contatto il Dipartimento di Difesa con aziende tecnologiche innovative e start-up per risolvere problemi di sicurezza nazionale. “Quando siamo venuti a conoscenza della sfida lanciata dal Pentagono” – commenta Leonardo Alberto Dal Zovo “abbiamo subito deciso di metterci in gioco. Siamo specializzati in Location Intelligence, e le immagini satellitari sono una delle fonti dati principali che usiamo per reperire informazioni sul territorio e l’ambiente su scala mondiale. Dare un contributo per migliorare le risposte nei casi di disastri naturali, come terremoti ed alluvioni, è stato davvero stimolante”. “Abbiamo sviluppato un insieme di modelli avanzati di reti neurali che collaborando sono capaci di ottenere risultati generali molto promettenti – aggiunge Angela Corbari, cofondatrice e direttore operativo di Studiomapp – questo premio aggiunge un altro importante riconoscimento globale al nostro know-how nel settore geo-intelligence”.

LE MOTIVAZIONI DEL PENTAGONO

In occasioni di disastri, come l’uragano Irma nel 2017 che ha lasciato una scia di distruzione ed allagamenti dalle Bahamas alla Florida, gli analisti della National Geospatial-Intelligence  Agency (NGA) hanno avuto il compito per varie settimane di analizzare centinaia di immagini satellitari ad altissima risoluzione: “Dagli edifici danneggiati alle strade non più percorribili a ponti sommersi d’acqua, le immagini dall’alto hanno fornito informazioni essenziali per i soccorritori e per gli interventi di ripristino – spiega ancora Dal Zovo – l’abbondanza di dati derivanti dai sistemi satellitari a sempre maggior risoluzione spaziale e temporale e l’aumento su scala globale delle applicazioni basate dalle immagini di questo tipo, ha dato lo slancio per creare modelli ed algoritmi più sofisticati e robusti per l’identificazione di oggetti dall’alto”. Detto in maniera più semplice: l’applicazione di algoritmi di visione artificiale ad immagini satellitari ha il potenziale di rilevare disastri naturali emergenti, migliorarne la risposta e quantificarne gli impatti diretti ed indiretti, in sostanza salvare molte vite. Ed è a questo che il Pentagono vuole arrivare.

IL CONCORSO

Ma come si è svolto questo concorso? Lo spiega ancora Dal Zovo: “Gli organizzatori hanno rilasciato un dataset di immagini satellitari, chiamato xView, che copre più di 1400 km quadrati di territorio da tutto il mondo. Le immagini hanno risoluzione a terra di 30 centimetri e provengono dai satelliti di DigitalGlobe, un’azienda americana specializzata nella creazione e distribuzioni di immagini e contenuti geospaziali. I partecipanti hanno dovuto applicare tecniche di computer vision e algoritmi di apprendimento automatico alle immagini aeree, per dare una risposta efficace a un disastro naturale, attraverso un processo di identificazione degli oggetti”. Ma non è finita qui: le 60 categorie di oggetti da identificare, come edifici danneggiati, parcheggi, mezzi di soccorso, tende e navi, sono stati definiti da  interviste con specialisti di disastri e pubblica sicurezza: “La sfida si è  quindi concentrata sull’accelerare innovazioni e migliorare i processi in quattro aree della visione artificiale – conclude Dal Zovo. Il concorso è stato annunciato a febbraio, lanciato a marzo e chiuso ufficialmente in agosto, con un montepremi complessivo di 150mila dollari. Le migliori cinque soluzioni, tra cui quella del “cervellone” vicentino, hanno vinto un premio in denaro e adesso potranno, così come si augurano Leonardo Alberto Dal Zovo e Angela Corbari – a discrezione del Governo statunitense, firmare un accordo con il Dipartimento di Difesa per continuare lo sviluppo della soluzione proposta.