N.I.M.P.H.A. – Rete neurale per monitorare il vegetato attraverso velivoli ibridi.
di Matteo Girelli, Francesco Odorizzi, Paolo Somenzi del Liceo Scientifico Rainerum, Bolzano.
Gli estensori del progetto hanno vinto l’accredito a Regeneron International Science and Engineering Fair (ISEF) Anaheim (California, Usa). Purtroppo l’evento di quest’anno, previsto dal 9 al 15 maggio, è stato cancellato per l’emergenza sanitaria, quindi la partecipazione è rinviata al 2021.
Organizzatrice della Fiera è Society for Science & the Public, dal 1921 un’associazione no profit per la scienza, dedicata all’espansione dell’alfabetizzazione scientifica, all’efficace educazione STEM e alla ricerca scientifica. E’ focalizzata sulla promozione della comprensione e dell’apprezzamento della scienza e del ruolo vitale che svolge nel progresso umano: informare, educare e ispirare. Oggi la Società fornisce notizie e opportunità scientifiche concise, accurate e di ispirazione per 100.000 membri abbonati, 70.000 ex studenti delle competizioni attive dal 1942 in tutto il mondo. Ogni anno solo circa 1.800 studenti hanno il diritto di partecipare e competere per quasi 5 milioni di dollari di premi assegnati a questa Fiera internazionale della scienza e ingegneria.
https://www.societyforscience.org/isef/
Sintesi del progetto. E’ risaputo che le immagini multispettrali trovano impiego in una grandissima varietà di settori, come quello agricolo-forestale. Sebbene molte volte l’acquisizione manuale di immagini sia spesso sufficiente, la situazione cambia qualora si debbano mappare zone particolarmente vaste: in questi casi è difficile avere precisione durante l’osservazione. Per analizzare in modo dettagliato un’area agricolo-forestale ampia, la soluzione migliore sarebbe il sorvolo con velivoli ad ala fissa, garantendo efficienza e rapidità di acquisizione delle immagini. N.I.M.P.H.A. è un drone ibrido che combina le caratteristiche principali di un multi rotore e di un aereo, unendo maneggiabilità e rapidità di manovra al possibile cambiamento veloce di quota, con decollo e atterraggio anche in assenza di una pista. E’ prevista anche l’implementazione a bordo di un’intelligenza artificiale allenata da una rete neurale creata ad hoc dai tre studenti, capace di automatizzare il velivolo e di renderlo un droide; grazie a sensori adeguati, il mezzo è in grado di muoversi autonomamente fino ad un target prestabilito, aggirando i possibili ostacoli che potrebbe incontrare sul proprio percorso. Abbiamo chiesto agli autori una breve sintesi dello studio.
Le immagini multispettrali sono impiegate in una grandissima varietà di settori, come quello agricolo-forestale e quello del monitoraggio morfologico del territorio e della stabilità dei versanti rocciosi: nel primo caso, per esempio, l’analisi tramite NDVI consente di distinguere zone “vive” e zone “morte”, restituendo così informazioni riguardo l’estensione delle aree di vegetato sofferenti. In molti casi, l’osservazione da terra e l’acquisizione manuale di immagini con fotocamere appositamente modificate sono sufficienti, specialmente per soggetti di dimensioni contenute. La situazione cambia radicalmente qualora si debbano mappare zone particolarmente vaste, come una vallata: in questi casi è difficile raggiungere grande precisione e l’equipe di analisi, in queste circostanze, dovrebbe quindi spostarsi in continuazione. Al contrario, per documentare ed analizzare con dovizia di dettagli un’area molto ampia, la soluzione migliore sarebbe il sorvolo dello scenario con velivoli ad ala fissa: in questo modo, oltre a garantire un’acquisizione efficiente delle immagini, le tempistiche di realizzazione si ottimizzerebbero notevolmente. Allo stesso tempo, per l’osservazione più specifica di una zona ben circoscritta, sarebbe ideale soffermarsi durante il volo, mantenendo fissa la propria posizione in aria per il tempo necessario allo scatto: per un’analisi dettagliata, torna quindi utile la configurazione tipica di un multirotore. Il nostro progetto nasce proprio da questa esigenza: perché usare due mezzi diversi quando le loro principali caratteristiche possono essere combinate, abbattendo così nettamente costi e tempistiche di acquisizione delle immagini? Ci siamo quindi chiesti: “è possibile realizzare un velivolo capace di mappare velocemente vaste aree e allo stesso tempo di decollare e atterrare in spazi di qualsiasi estensione?” e, più nello specifico, “si può creare un droide capace di raggiungere in completa autonomia qualsiasi target prestabilito?” E’ stato ideato così N.I.M.P.H.A., un drone ibrido che combina le caratteristiche principali di un drone e quelle di un aereo, garantendo rapidità di manovra (grazie alla portanza di due ali), e il veloce cambiamento di quota e il decollo e l’atterraggio anche senza una pista. I test di volo in voliera si sono rivelati di grande successo e ci hanno permesso di programmare, in vista dei prossimi mesi, le prime sperimentazioni di volo all’aperto, in particolare sopra le zone boschive per le quali è stato ideato il nostro velivolo. Ulteriore elemento di innovazione del progetto, sviluppatosi in parallelo alla realizzazione del velivolo, è l’implementazione di un’intelligenza artificiale a bordo, capace di automatizzare il velivolo e di renderlo a tutti gli effetti un droide. L’utilizzo della rete neurale da noi sviluppata, assieme ad un’adeguata sensoristica, dovrebbe infatti permettere al velivolo di muoversi autonomamente e di raggiungere un particolare punto di interesse, aggirando i possibili ostacoli e ottimizzando le tempistiche di volo. Il lungo processo di allenamento e di auto-miglioramento dell’intelligenza artificiale futura pilota del nostro velivolo è stato fatto digitalmente, in una “palestra virtuale” da noi ideata per rispecchiare nel modo migliore possibile la fisica del mondo reale nel quale il drone si troverà ad operare. A queste simulazioni al computer, di recente conclusesi, seguiranno nei prossimi mesi l’effettiva implementazione dell’intelligenza (ormai diventata abile) a bordo del nostro velivolo e una serie di veri e propri test sul campo. Ideata con particolare attenzione ai problemi della nostra regione per il monitoraggio dello stato di salute vegetato, l’acronimo N.I.M.P.H.A., Neural Network Interface for Monitoring Plants via Hybrid Aircraft, ci è sembrato racchiudere appieno le finalità e gli obiettivi del nostro progetto.
Matteo Girelli, Francesco Odorizzi, Paolo Somenzi