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M.A.R.E.

Machine learning Applicata alla Ricerca sugli Ecosistemi marini tramite AUV

Machine learning Applicata alla Ricerca sugli Ecosistemi marini tramite AUV
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Focus di ricerca
Il progetto M.A.R.E. (Machine learning Applicata alla Ricerca sugli Ecosistemi marini tramite AUV) mira a colmare le attuali lacune nell’osservazione dei parametri biologici, ecologici, chimici e geologici nell’ambiente marino. L’obiettivo strategico è sviluppare un nuovo sistema integrato per il monitoraggio ambientale a lungo termine, utilizzando veicoli autonomi subacquei (AUV) e minimizzando l’intervento umano in mare.
Soluzione individuata
La soluzione M.A.R.E. è un sistema multimodulare che integra diversi componenti chiave: un AUV (Autonomous Underwater Vehicle), una Docking Station e un Lander (ora un’unica struttura subacquea semi-permanente), una Boa Hub di superficie e una Ground Control Station (GCS) a terra. L’AUV raccoglierà dati ambientali e li trasferirà al Lander, al quale si collegherà tramite un attracco automatico assistito dall’Intelligenza Artificiale. Il sistema di ricarica per induzione e il trasferimento dati tra AUV e Lander sono innovativi per questa applicazione. La Boa, collegata via cavo al Lander, garantirà l’alimentazione tramite pannelli solari e lo scambio di dati con la GCS, dove i dati saranno raccolti e inviati ad un sistema di supporto alle decisioni basato su un Data Analytics Engine sviluppato da Relatech per l’analisi statistica ed algoritmi di machine learning, dotato di capacità di visualizzazione dei dati raccolti tramite dashboard intuitive.
Soluzione tecnologica avanzata
M.A.R.E. si avvale di tecnologie all’avanguardia:
Algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI)

basati su librerie come OpenCV, per il riconoscimento di forme geometriche (come le strisce LED sulla Docking Station) per guidare l'AUV verso l'attracco autonomo e non supervisionato. Il controllo dell'AUV è gestito da una Camera Processing Unit (CMU) e una Vital Unit (VU) che interpretano i dati visivi per coordinare le manovre.

Progettazione avanzata del Lander/Docking Station

La struttura è una "tettoia" formata da lamiere forate in acciaio Inox, inclinata per facilitare l'ingresso dell'AUV sfruttando la sua naturale spinta positiva. Componenti personalizzati sono realizzati con manifattura additiva (stampa 3D) in materiali come il PLA, per ottimizzare il design, ridurre gli scarti e garantire leggerezza e sostenibilità ambientale.

Infrastruttura di comunicazione dati

È stata selezionata la tecnologia LoRaWAN per la trasmissione wireless tra la boa e la stazione di terra, grazie alla sua capacità di coprire lunghe distanze con un consumo energetico minimo, ideale per applicazioni IoT marine. L'nfrastruttura di comunicazione dati per il progetto M.A.R.E. è stata implementata da Relatech.

Data Analytics Engine (DAE)

Sviluppato da Relatech, un motore di analisi dati per l'analisi statistica ed algoritmi di machine learning, dotato di capacità di visualizzazione dei dati raccolti tramite dashboard intuitive.

Finanziamento
Il progetto M.A.R.E. (Machine learning Applicata alla Ricerca sugli Ecosistemi marini tramite AUV) è finanziato nell’ambito dei “bandi a cascata” del progetto RAISE (Robotics and AI for Socio-economic Empowerment). Questa iniziativa fa parte del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) – Missione 4, Componente 2, “Dalla ricerca all’impresa”, Investimento 1.5, ed è sostenuta dall’Unione Europea tramite il programma NextGenerationEU. Il progetto M.A.R.E. risponde in particolare alle sfide dello Spoke 3, che si concentra sulla “Protezione e cura dell’ambiente”.

Partenariato
Il progetto M.A.R.E. è il risultato della collaborazione sinergica di 5 partner con competenze multidisciplinari, di cui Relatech fa parte. Altri partners di progetto sono Edgelab (Capofila), Automation srl, Superfici srl, BioAge srl. Il partenariato include anche la collaborazione scientifica di organismi di ricerca come l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) e l’Università di Padova, che mettono a disposizione infrastrutture e competenze specialistiche.
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