CSEYE è una soluzione che intende utilizzare la “Computer Vision” per ottimizzare la gestione di beni e servizi pubblici e, in particolare, il monitoraggio delle strade.
Parliamo di nuovo di “Riposizionamento Competitivo RSI” della Regione Lazio e dei progetti di Ricerca e Sviluppo che hanno trovato in questa misura un’ottima opportunità di finanziamento.
Il settore delle “Industrie Creative e Digitali” ha visto il finanziamento di 12 innovativi progetti. Tra di essi vogliamo segnalare CSEYE.
Al progetto partecipa un raggruppamento formato da Consoft Informatica s.r.l. (in qualità di capofila), Key to Business s.r.l, e l’Università di Tor Vergata.
Consoft Informatica (www.consoftinformatica.it) è una società di consulenza informatica che supporta e accompagna i propri clienti nel loro percorso di Digital Transformation utilizzando piattaforme tecnologiche leader di mercato, applicativi custom e servizi professionali di qualità.
Key to Business (www.key2.it) è una software company che da oltre 10 anni sviluppa soluzioni innovative per imprese private e PA, in forma diretta e attraverso una rete di partner oggi accreditati come principali system integrator in Italia.
Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”, un ateneo prestigioso con 18 dipartimenti, 106 corsi di laurea, 31 corsi di dottorato, oltre 150 corsi di perfezionamento e 50 scuole di specializzazione. E’ attualmente impegnato in numerosi progetti di ricerca, nazionali e internazionali.
ICT LAB PA (gruppo Digital 360) ha contribuito fattivamente all’ottenimento del finanziamento collaborando con l’intero partenariato nell’elaborazione della richiesta. Un innovativo progetto che tende a fornire una risposta concreta sul tema della gestione e preservazione dei beni pubblici.
Manutenzione e monitoraggio delle strade: un problema industriale e sociale
La mancata o la scarsa manutenzione delle strade ha forti impatti economici e sociali sulla popolazione. In considerazione anche della scarsità di risorse economiche a disposizione, occorre pensare ad uno strumento per intervenire in modo strutturato.
La tematica del monitoraggio intelligente e sistematico dello stato delle strade è pertanto estremamente sentita sul mercato.
Anas ha deciso, ad esempio, di investire 275 milioni di euro per il monitoraggio tramite sensori di 1000 ponti e viadotti (Programma SHM – Structural Health Monitoring). L’obiettivo è quello di innalzare il livello della sicurezza delle strutture e l’ottimizzazione dei costi di gestione e dei tempi d’intervento.
I costi per la manutenzione delle strade in Italia, sulla base dei dati OCSE (periodo 2010-2015), si aggirano intorno ai 15.000€ per km.
Considerato che la rete delle strade asfaltate in Italia raggiunge quasi gli 850.000 km, si capisce come siamo di fronte ad una problematica importante a livello nazionale ed internazionale.
La capacità di monitorare in modo adeguato lo stato del manto stradale ed intervenire in modo ragionato, consente di ridurre i costi, migliorare la qualità delle strade, ridurre gli incidenti e, conseguentemente, i costi di manutenzione degli autoveicoli.
Le attività di monitoraggio vengono attualmente svolte attraverso delle tecniche tradizionali, che vedono l’intervento umano supportato da tecnologie tradizionali (camere per la ripresa di immagini), form per la compilazione del rilevamento, sistemi per la segnalazione, etc.
Il metodo maggiormente utilizzato oggi è l’ispezione visiva diretta, in cui un operatore specializzato e appositamente addestrato, procede con l’analisi visiva e raccoglie le informazioni necessarie. Un approccio simile viene adottato, dove possibile, per il monitoraggio dello sversamento dei rifiuti.
Perché CSEYE: laser e sensori per il monitoraggio delle strade
CSEYE (Clean & Safe Eye) è un progetto che prende le sue radici tecnico/scientifiche dai risultati ottenuti, combinando sensoristica ottica (RBG) e laser (LiDAR) con sistemi ad apprendimento automatico (AI) per l’analisi dei dati acquisiti, per sviluppare un nuovo dispositivo che, in modo economico e veloce, permetta di monitorare grandissime aree urbane con enorme precisione.
La base tecnologica è la stessa impiegata oggi nelle auto a guida automatica declinata opportunamente su questi nuovi ambiti. Un processo naturale di evoluzione industriale che vede una sua specifica originalità ed un enorme potenziale di sviluppo economico per le aziende del partenariato.
Negli ultimi anni, un grande progresso tecnico e scientifico è stato fatto nel campo della sensoristica non di contatto ed in particolare nei sistemi di Computer Vision, che permettono di coadiuvare l’intervento umano con sistemi automatici di analisi dei flussi video e di estrazione semantica dei dati.
L’applicazione di queste nuove tecnologie emergenti al monitoraggio delle infrastrutture, aumenta il livello di sicurezza, permette di pianificare la manutenzione ordinaria e straordinaria e consente interventi mirati atti a ridurre costi e tempi di gestione, oltre che consentire una valutazione oggettiva del reale stato delle infrastrutture da parte dei gestori.
Il valore aggiunto della soluzione, rispetto alle principali offerte attualmente presenti sul mercato, riguarda in particolare la capacità di:
- Ridurre i costi ed i tempi di monitoraggio;
- Incrementare significativamente la qualità dei dati raccolti;
- Facilitare l’installazione e l’impiego;
- Raccogliere i dati mentre si effettua il normale transito lungo le strade;
- Raccogliere altre tipologie di informazioni direttamente connesse alle infrastrutture poste sotto monitoraggio (es. presenza di rifiuti lungo le strade).
CSEYE: non solo monitoraggio strade
I campi di applicazione sono notevoli, il progetto intende dimostrare la fattibilità di due test case industriali di immediata applicazione:
- Analisi dello stato di conservazione dell’infrastruttura stradale
Il dispositivo ed il sistema di analisi in cloud vendono impiegati per mappare lo stato puntuale del manto stradale attraverso un dispositivo che, installato sul parabrezza di un veicolo in movimento, acquisisce tutte le anomalie del manto e le trasmette al sistema di analisi in cloud. La mappa delle anomalie può essere impiegata per fini di manutenzione, sicurezza, stima degli impatti economici, verifica della qualità dei lavori di manutenzione svolti.
- Rilevamento automatico di abusi per sversamento di rifiuti in ambiente urbano.
viene utilizzato un dispositivo in movimento posto su auto o su motoveicolo. Il sistema identifica in automatico i rifiuti presenti nell’area e fa una mappa degli sversamenti, stimando l’impiatto ambientale e di ripristino dell’area.
Monitoraggio delle strade: il mercato
Il mercato del monitoraggio delle infrastrutture stradali è un settore in rapida espansione, guidato dalla crescente necessità di mantenere le reti stradali sicure, efficienti e durevoli.
Comprende una vasta gamma di tecnologie, servizi e soluzioni progettate per monitorare lo stato delle infrastrutture stradali, identificare tempestivamente eventuali problemi o danneggiamenti e facilitare interventi di manutenzione o riparazione mirati. Con l’aumento del traffico veicolare e l’usura conseguente delle infrastrutture, il monitoraggio costante diventa cruciale per prevenire incidenti, ridurre i costi di manutenzione a lungo termine e garantire la sicurezza degli utenti della strada.
Il mercato del monitoraggio delle infrastrutture stradali è destinato a crescere ulteriormente nei prossimi anni, guidato dall’innovazione tecnologica e dalla crescente enfasi sulla sicurezza e sull’efficienza delle reti stradali. La digitalizzazione e l’adozione di soluzioni basate su Computer Vision, Intelligenza Artificiale e IoT continueranno a trasformare il modo in cui le infrastrutture stradali vengono monitorate e gestite, portando a sistemi sempre più proattivi e predittivi per la manutenzione delle strade.
Alcuni rapporti di mercato del periodo precedente al 2023 suggerivano che il mercato globale del monitoraggio delle infrastrutture, che include non solo le strade ma anche ponti, tunnel e altre infrastrutture critiche, potesse raggiungere decine di miliardi di dollari nei prossimi 5 anni.
Il partenariato intende posizionarsi sul mercato del monitoraggio delle infrastrutture con una offerta estrememente vantaggiosa a favore degli enti pubblici preposti, soggetti attuatori, subfornitori, società di ingegneria e progettazione, società impegnate nel monitoraggio e nell’ottimizzazione dei processi.
La soluzione CSEYE potrà essere utilizzata per raccoglie ed elaborare dati in modo efficace con costi estremamente ridotti offrendo un significativo vantaggio competitivo in termini di Total Cost of Ownership.
La possibilità di raccogliere dati senza dover effettuare delle missioni “ad hoc” è un altro elemento caratterizzante la soluzione. L’elevata qualità dei dati raccolti in modalità completamente automatica rende la soluzione estremamente competitiva e unica sul mercato.
Entità dell’investimento e obiettivi del progetto
Il progetto CSEYE avrà una durata complessiva di 18 mesi, è stato finanziato nell’ambito Fondo Europeo di Sviluppo Regionale relativo al periodo 2021-2027.
L’investimento totale che è stato approvato è pari a 450.000 euro con un contributo in conto capitale di 266.000 euro.
L’investimento è atto a coprire le spese del personale interno, le consulenze e i servizi, nonché le spese generali calcolate in modo forfettario.
Il progetto prende spunto da alcuni sensori RBG già sviluppati e commercializzati da Key To Business. A partire da questa esperienza viene sviluppata una soluzione completa integrando anche sensori LiDAR che consentono un enorme salto qualitativo alla tecnologia, rendendola originale rispetto al mercato e ne consentono impieghi oggi non applicabili.
Lo scopo finale è quello di immettere sul mercato una soluzione che offra risposte concrete alle esigenze di innovazione per i processi di gestione e preservazione delle infrastrutture stradali e per la gestione e la sorveglianza dei rifiuti.
Da un punto di vista di mercato, gli obiettivi del progetto è quello di avere a disposizione una soluzione integrata in grado di:
- Essere facile da istallare e da utilizzare in diversi contesti operativi;
- Massimizzare i vantaggi economici degli enti pubblici impattati attraverso uno strumento di gestione ottimale delle infrastrutture stradali;
- Sostenere l’ambiente attraverso il monitoraggio attivo dello sversamento di rifiuti sul territorio, al fine di consentire il pronto intervento per la loro rimozione;
- Fornire una mappa delle zone maggiormente oggetto di dispersione dei rifiuti per facilitare le misure preventive e responsabilizzare i cittadini sulla gestione dei rifiuti;
- Raccogliere in modo sistematico i dati provenienti dal campo ed elaborarli con tecniche di Intelligenza Artificiale per un continuo miglioramento della qualità dell’intero processo.
Nella fase realizzativa del progetto ICT LAB PA supporterà il partenariato con l’obiettivo di assicurare il raggiungimento dei risultati attesi anche attraverso un’attività indipendente di verifica.
La collaborazione con L’Università di Tor Vergata permetterà infine di assicurare un’autorevole validazione scientifica dei risultati finali del progetto.
Le opportunità offerte da CSEYE: parola ai protagonisti
CSEYE apre un mercato con possibilità che devono probabilmente ancora essere pienamente esplorate.
La Computer Vision connessa all’Intelligenza Artificiale sono due tecnologie che promettono livelli di crescita importantissime.
Sulle opportunità scientifiche e di mercato che il progetto di monitoraggio strade può garantire abbiamo voluto dare la voce ai principali protagonisti del progetto.
Sulle tematiche di carattere scientifico abbiamo chiesto al prof. Stefano Cordiner (Tor Vergata): “Quali sono le aspettative dell’Università attraverso la partecipazione al progetto CSEYE?”. Il prof. Cordiner ha così risposto: “Questo progetto si inserisce nell’alveo delle attività di supporto e sostegno dell’innovazione in ambito industriale che il nostro Ateneo conduce con grande intensità. All’interno di questa missione dell’Università, si colloca il rapporto con il tessuto industriale per favorire il trasferimento e lo sviluppo della conoscenza. In particolare, nel progetto CSEYE, uno degli aspetti più sfidanti è l’interazione multidisciplinare tra lo sviluppo della metodologia (riconoscimento delle immagini) e la sua applicazione (manutenzione delle infrastrutture). Per far fronte a questa interazione, nel progetto, sono coinvolte competenze provenienti da settori e dipartimenti diversi (Ingegneria Industriale e Ingegneria Elettronica). Raggiungere gli obiettivi del progetto ci permetterà di sviluppare ulteriormente questa capacità di affrontare problemi di carattere multidisciplinare”.
L’ing. Simone Campofranco (Direttore Generale di Consoft Informatica e capofila del progetto) alla domanda: “Cosa rappresenta CSEYE per Consoft Informatica?”, ha così risposto: “La partecipazione a questo progetto rappresenta per noi un ulteriore passo in avanti per caratterizzare la nostra volontà di realizzare, in collaborazione con partner estremamente qualificati, soluzioni sfidanti che utilizzano tecnologie avanzate come l’Intelligenza Artificiale e la Computer Vision. Abbiamo voluto ancora una volta puntare sull’innovazione per ribadire il ruolo chiave che intendiamo svolgere nell’ambito della trasformazione digitale.”.
Infine, Gianluca Pompei (CTO di K2), cui abbiamo chiesto: “Quanto K2 sta puntando sulla Computer Vision per incrementare il proprio business nel prossimo futuro?”, ha così riposto: “negli ultimi tre anni abbiamo lavorato duramento alla strutturazione di processi produttivi, acquisizione di competenze e capacità di effettuare attività complesse di Ricerca Industriale su ambiti per noi strategici dell’AI, in particolare nella Computer Visione, nei modelli generativi e negli LLM. Oltre alla consulenza specializzata, abbiamo importanti pipeline di lavoro che nel prossimo futuro ci poteranno al rilascio dei primi prodotti industriali per il monitoraggio di infrastrutture e in ambito della sicurezza urbana”.
