{"id":1992,"date":"2025-02-27T19:00:13","date_gmt":"2025-02-27T18:00:13","guid":{"rendered":"https:\/\/labgis.di.unisa.it\/?page_id=1992"},"modified":"2025-04-30T19:44:34","modified_gmt":"2025-04-30T17:44:34","slug":"precision-environmental-digital-twinning","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/labgis.di.unisa.it\/?page_id=1992","title":{"rendered":"Precision Environmental Digital Twinning"},"content":{"rendered":"\n<p>Il progetto PE.DT si focalizza sull\u2019automazione della raccolta e gestione dei dati storici ed in tempo reale per alimentare il data lake di una piattaforma tecnologica di Digital Twin dedicata alla salute e al benessere.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Finalit\u00e0 e Obiettivi<\/p>\n\n\n\n<p>1. Fornire dati al data lake attraverso una metodologia avanzata di acquisizione multisorgente, arricchita con relazioni semantiche spazio-temporali per ottimizzare l\u2019elaborazione e il consumo dei dati.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>2. Creare un sistema di monitoraggio digitale in scala per analizzare i fattori di rischio ambientale utilizzando indici biologici, fisici e chimici rappresentati come geo-KPI.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Benefici e Impatti<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; Tecnologico: PE.DT diventa un data prosumer (produttore e consumatore di dati), garantendo un flusso continuo e automatizzato di informazioni.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; Ambientale: Promuove la sostenibilit\u00e0 e riduce l&#8217;impatto ambientale attraverso monitoraggi precisi e interventi mirati.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; Sociale: Contribuisce a un ambiente pi\u00f9 sicuro e sano, facilitando la comprensione dell\u2019esposizione agli inquinanti e ai fattori di rischio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; Economico: Ottimizza i costi di gestione ambientale e manutenzione urbana, incentivando l\u2019innovazione tecnologica nel settore.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>&#8211; Educativo: Fornisce una piattaforma per la formazione pratica e la ricerca accademica, supportando la crescita di nuove competenze in ambito ambientale.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Finanziato dal Centro Nazionale \u201cNational Centre for HPC, Big Data and Quantum Computing\u201d, a valere sulle risorse del Piano Nazionale Ripresa e Resilienza (PNRR)<\/p>\n\n\n\n<p>Partner del progetto:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sense Square &#8211; capofila<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>UNISA &#8211; Dipartimento di Informatica<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Carmapa<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Incontro tenutosi all&#8217;interno del corso di Tecnologie per la GeoInformatica al corso di laurea triennale di Informatica.<\/p>\n\n\n\n<p>Il prof. Daniela Sofia ed il dott. Pierluigi Lambiase illustrano agli studenti gli obiettivi del progetto e il prototipo di sensore per il monitoraggio della qualit\u00e0 dell&#8217;aria.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0685-1024x768.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2060\" srcset=\"https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0685-1024x768.jpg 1024w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0685-300x225.jpg 300w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0685-768x576.jpg 768w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0685-1536x1152.jpg 1536w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0685-2048x1536.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0689-1024x768.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2061\" srcset=\"https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0689-1024x768.jpg 1024w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0689-300x225.jpg 300w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0689-768x576.jpg 768w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0689-1536x1152.jpg 1536w, https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0689-2048x1536.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video height=\"1080\" style=\"aspect-ratio: 1920 \/ 1080;\" width=\"1920\" controls src=\"https:\/\/labgis.di.unisa.it\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/IMG_0690.mov\"><\/video><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il progetto PE.DT si focalizza sull\u2019automazione della raccolta e gestione dei dati storici ed in tempo reale per alimentare il data lake di una piattaforma tecnologica di Digital Twin dedicata alla salute e al benessere.&nbsp; Finalit\u00e0 e Obiettivi 1. 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