GEMINI - General Model - GG24

Gemello digitale per la transizione green del Nord Adriatico

Il progetto nasce da un'esigenza molto concreta: realizzare un digital twin del Nord Adriatico per migliorare la comprensione e il controllo delle emissioni di gas serra nel trasporto marittimo. Ci siamo concentrati sui porti di Ravenna, Chioggia e Venezia, sviluppando uno strumento in grado di misurare il carbon footprint portuale attraverso sensori ambientali, dati dalle navi e informazioni dai processi logistici.

Il cuore del nostro approccio è la cosiddetta "Twin Transition", un concetto promosso dalla Commissione Europea che integra innovazione digitale e sostenibilità ambientale. Non si tratta di scegliere tra digitale e verde, ma di utilizzarli come leve congiunte. Il mondo attuale deve affrontare due sfide: adottare tecnologie avanzate per la competitività economica e mitigare il cambiamento climatico con pratiche sostenibili. GEMINI dimostra che questi obiettivi non sono in conflitto, ma si potenziano reciprocamente.

GEMINI si basa su quattro principali pilastri, tecnologie integrate comunicanti tra loro in termini di informazioni e processi quali il GIS (Geographic Information System) per la riproduzione geolocalizzata del contesto, il BIM (Building Information Modeling) per la gestione e manutenzione delle infrastrutture, il DIH (Digital Information Hub) un’ambiente IOT integrato collettore di informazioni e dati e i Big Models (modelli addestrati) calati nel contesto a supporto  evolutivo e decisionale per gli stakeholder.

Offre diverse funzionalità chiave:

• Monitoraggio in tempo reale: la piattaforma monitora costantemente la qualità dell'acqua e dell'aria nell'area portuale, fornendo dati aggiornati e affidabili.
• Dashboard e analisi incrociate: attraverso visualizzazioni intuitive, permette di analizzare i dati in modo integrato, identificando correlazioni e pattern significativi.
• Calcolo delle emissioni globali di CO2: uno degli aspetti più innovativi è la capacità di calcolare con precisione le emissioni di anidride carbonica dell'intero ecosistema portuale.
• Modelli previsionali: grazie all'intelligenza artificiale e al machine learning, il sistema è in grado di prevedere scenari futuri, permettendo interventi proattivi anziché reattivi.
• Visualizzatore 3D: infine, una rappresentazione tridimensionale dell'area portuale facilita la comprensione spaziale dei fenomeni e rende il sistema accessibile anche a utenti non tecnici.

GEMINI dimostra come la tecnologia digitale possa essere uno strumento potente per la sostenibilità ambientale. Attraverso l'integrazione di IoT, intelligenza artificiale e machine learning, abbiamo creato una piattaforma che non solo monitora, ma prevede e facilita decisioni informate per una gestione più sostenibile delle attività portuali. Il digital twin non è solo una replica virtuale: è uno strumento che promuove la collaborazione tra i diversi attori del settore, facilitando la condivisione di informazioni e la cooperazione verso obiettivi comuni di sostenibilità.

Il progetto GEMINI - General Model - GG24 (CUP: J99J24000350004) è finanziato nell’ambito del  programma di ricerca dell’ecosistema dell’innovazione “iNEST – Interconnected Nord-Est Innovation  Ecosystem”, Spoke 8 intitolato “Maritime, Marine, and Inland Water Technologies: Towards the Digital Twin of the Upper Adriatic” (CUP UNITS J43C22000320006), a valere sulle risorse del PNRR, M4C2  – Finanziato dall’Unione Europea, NextGenerationEU – Progetto ID 32DED09C9C.

GEMINI - Lagoon of Venice - GL24

Ricerca, Progettazione, Sviluppo e Integrazione di un modello generale di Digital Twin al servizio di "Sistemi  territoriali e infrastrutturali  complessi". Realizzazione di un  prototipo sperimentale di tratto di  laguna di Venezia

L’idea-progetto “GEMINI – Lagoon of Venice - GL24” si focalizza sulla realizzazione di un modello generale per sistemi integrati, pensato per la  comprensione dei fenomeni reali, così da poter riprodurre e simulare, previa taratura caso per caso,  scenari “What-if” a fini pianificatori, progettuali e di “Smart Governance”.

GEMINI, come riproduzione sistemica, si propone di supportare i suoi utenti nella gestione  di “sistemi territoriali ed infrastrutturali complessi”, sostenendoli e guidandoli a prendere le giuste decisioni informate.

Ciò che rende il progetto particolarmente innovativo è l'approccio olistico. GEMINI non è semplicemente una piattaforma di monitoraggio e controllo, ma un ecosistema integrato che si può immaginare come un tetraedro, al cui centro sta il sistema stesso e ai cui vertici troviamo quattro componenti fondamentali che lavorano in sinergia:

• Un Sistema Informativo Geografico (GIS), per organizzare i dati spaziali e territoriali
• Un Building Information System (BIM), per gestire modelli tridimensionali parametrici
• Un Digital Information Hub (DIH), piattaforma che integra dati da fonti eterogenee
• E infine, un Big Model assistito da Intelligenza Artificiale, capace di simulare comportamenti complessi e adattarsi dinamicamente

Questa architettura quadripartita consente di avere una visione integrata e multi-dimensionale dell'ecosistema lagunare.

Un aspetto che merita particolare attenzione è come il progetto incarni perfettamente il concetto di "Twin Transition" - la transizione gemelli digitali / sostenibilità. Non si tratta di scegliere tra innovazione tecnologica e sostenibilità ambientale, ma di farle lavorare insieme. GEMINI utilizza IoT, intelligenza artificiale e machine learning non come fini a se stessi, ma come strumenti per ottenere una gestione più sostenibile dell'ecosistema. È un esempio concreto di come la digitalizzazione possa essere al servizio dell'ambiente e delle comunità.

Particolarmente rilevante è stata la creazione del Digital Information Hub. In un contesto così complesso come quello lagunare, dove i dati provengono da fonti diversissime - dalle stazioni del Consorzio Venezia Nuova ai servizi Copernicus Marine, da OpenWeather ai sistemi AIS di tracciamento navale - era fondamentale creare una "fonte unica di verità". Il DIH non è un semplice archivio, ma un ecosistema dinamico che armonizza dati molto diversi tra loro, superando la frammentazione dei sistemi di monitoraggio esistenti.

Dal punto di vista tecnico, il sistema di previsione delle maree merita una menzione speciale. Utilizzando tecniche di riduzione dell'ordine come la Dynamic Mode Decomposition e la Proper Orthogonal Decomposition, siamo riusciti a creare un modello predittivo che fornisce risultati accurati in tempi molto più brevi rispetto ai modelli tradizionali ad alta risoluzione. Questo significa poter prendere decisioni tempestive quando conta davvero.

Il monitoraggio in tempo reale della qualità dell'acqua e dell'aria, le dashboard con analisi incrociate, i modelli previsionali e il visualizzatore 3D completano un quadro tecnologico esteso ma, soprattutto, funzionale.

L'area pilota scelta - il tratto tra la Bocca di Porto di Malamocco e Porto Marghera, denominato Canale dei Petroli - rappresenta un microcosmo delle sfide dell'intera Laguna. Il fatto che questo prototipo venga offerto gratuitamente all'Autorità per la Laguna di Venezia non è solo un gesto generoso, ma una dimostrazione di fiducia nella sua utilità pratica.

Ma l'aspetto più promettente è che GEMINI è stato progettato come modello generico, tarabile e personalizzabile. Ciò significa che, una volta validato sulla Laguna di Venezia, questo approccio potrebbe essere replicato su altri ecosistemi fragili, altre infrastrutture complesse, altri territori che necessitano di una gestione integrata e data-driven.

Il progetto “GEMINI - Lagoon Of Venice: Ricerca, Progettazione, Sviluppo e Integrazione di un modello generale di Digital Twin al servizio di "Sistemi territoriali e infrastrutturali  complessi". Realizzazione di un prototipo sperimentale di tratto di laguna di  Venezia” – acronimo GL24 (CUP: G29J24001940007) è finanziato nell’ambito del  programma di ricerca dell’ecosistema dell’innovazione “iNEST – Interconnected Nord-Est Innovation  Ecosystem”, Spoke 9 intitolato “Models, Methods, Computing Technologies For Digital Twin” (CUP UNITS G93C22000610007), a valere sulle risorse del PNRR, M4C2  – Finanziato dall’Unione Europea, NextGenerationEU – Progetto ID 32DED192AB.