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H2020

datACRON — Risultato in breve

Project ID: 687591
Finanziato nell'ambito di: H2020-EU.2.1.1.
Paese: Grecia
Dominio: Economia digitale

I dati predittivi inaugurano una nuova era nel controllo del traffico

Ricercatori finanziati dall’UE stanno sviluppando sistemi di tracciamento di nuova generazione in grado di aumentare la prevedibilità delle traiettorie e degli eventi, rafforzando la capacità dei gestori e degli operatori del traffico aereo e marittimo di garantire la sicurezza e l’efficienza delle operazioni in vaste aree geografiche.
I dati predittivi inaugurano una nuova era nel controllo del traffico
L’aumento del traffico nei cieli e in mare richiede una gestione sempre più precisa e predittiva per garantire la sicurezza, conseguire maggiore efficienza ed evitare situazioni di stallo. Sistemi di tracciamento avanzati in grado di gestire e sfruttare i dati storici sugli oggetti in movimento possono conferire alle autorità poteri predittivi per prevenire incidenti e ritardi e garantire che il trasporto globale funzioni senza problemi.

«Previsioni accurate di traiettorie ed eventi sono importanti ai fini di sicurezza, costi, credibilità e rispetto dell’ambiente», spiega il professor George Vouros del Centro di ricerca dell’Università del Pireo in Grecia, coordinatore del progetto datACRON (Big Data Analytics for Time Critical Mobility Forecasting). «Per esempio, prevenire gli incidenti navali attraverso un migliore monitoraggio dell’attività delle navi rappresenta un notevole risparmio per le compagnie di navigazione e protegge gli ecosistemi marini». L’obiettivo del progetto datACRON, finanziato dall’UE, è quindi quello di sviluppare una tecnologia in grado di rilevare e prevedere le traiettorie degli oggetti in movimento, riconoscere e prevedere eventi importanti prima che accadano e quindi elaborare e trasmettere tutti questi dati visivamente agli operatori.

Operazioni regolari

Una volta installato e funzionante, il nuovo sistema aumenterà la consapevolezza della situazione nel settore marittimo e fornirà nuovi strumenti predittivi ai gestori e ai controllori del traffico aereo. «Ciò potrebbe significare essere in grado di identificare gli squilibri tra domanda e capacità delle risorse (per esempio nel caso dei settori dello spazio aereo) e la misura in cui gli aeromobili dovranno discostarsi dai piani di volo originali», afferma il Prof. Vouros. «Nel settore marittimo, il monitoraggio continuo e tempestivo dei pescherecci e del traffico circostante può garantire la sicurezza e limitare le attività di pesca illegali».

Nel livello online del sistema, la trasmissione di dati di sorveglianza descrive le posizioni delle entità in movimento. Questi vengono poi inseriti nel sistema, dove vengono eseguite diverse operazioni online, con l’obiettivo di mettere in linea il rilevamento di eventi di basso livello, la ricostruzione della traiettoria e la compressione. Questo è fondamentale poiché l’obiettivo è quello di mantenere solo dati di alta qualità che sono importanti per l’analisi delle traiettorie e la previsione di eventi complessi.

Il sistema trasforma i dati provenienti da qualsiasi fonte in informazioni utilizzabili. Ciò significa che i dati rilevanti provenienti da altre fonti sono integrati dando vita, di conseguenza, a traiettorie ricche di informazioni. Un’ulteriore analisi di queste traiettorie arricchite consente di prevedere le posizioni future degli oggetti in movimento, nonché eventi complessi. I componenti offline vengono utilizzati per analizzare le traiettorie e scoprire schemi nascosti.

Visualizzare la sfida

Nello sviluppo del sistema, il consorzio del progetto ha dovuto trovare il modo di gestire dati provenienti da un’ampia varietà di fonti diverse. «Questo ha presentato una serie di sfide, come la scalabilità dell’elaborazione, l’integrazione e la gestione efficiente dei dati», afferma il Prof. Vouros. «La previsione delle traiettorie e l’individuazione/previsione degli eventi comporta la ricostruzione online dell’intera traiettoria di un oggetto, supportata dall’elaborazione online e dall’analisi dei flussi di dati. Tra le ulteriori sfide affrontate, vi sono gli algoritmi per prevedere traiettorie anticipate in diverse scale temporali e gli algoritmi per il riconoscimento e la previsione di eventi complessi online».

La sfida successiva per la squadra è stata quella di rendere questi dati completamente accessibili e complementari alle competenze umane. «In questo senso, l’analisi visiva ha creato opportunità per analisti umani e computer di lavorare davvero insieme», afferma il Prof. Vouros. «Abbiamo sviluppato strumenti visivi appropriati che favoriscono l’inclusione della conoscenza tacita dell’esperto del dominio umano e le sue capacità di ragionamento e intuizione nel processo decisionale».

La tecnologia sperimentata dal prof. Vouros e dai suoi colleghi (che dovrebbe essere completata alla fine del 2018) è attualmente in fase di valutazione e convalida in entrambe le situazioni di controllo del traffico aereo e di monitoraggio marittimo. Il riscontro di questi esercizi verrà inserito durante le fasi finali del progetto. «Questo è esattamente il punto in cui ci troviamo adesso, ma ulteriori miglioramenti vengono costantemente introdotti a tutti i livelli del sistema», dichiara.

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Keywords

DATACRON, traffico aereo, marittimo, marino, monitoraggio, analisi, dati, spedizione