Da INNOVITALIA
L’inquinamento atmosferico rappresenta una delle principali sfide per le città africane, dove la rapida urbanizzazione, la crescita demografica e l’industrializzazione concorrono a determinare condizioni critiche per la qualità dell’aria. Le principali fonti di inquinamento includono il traffico veicolare, la combustione di biomassa per uso domestico, le emissioni industriali e la polvere desertica. Le conseguenze di questo fenomeno sono gravi, con un impatto significativo sulla salute pubblica, sull’ambiente e sulla qualità della vita urbana.
Per affrontare questa problematica, esperti internazionali si sono riuniti nel seminario online “Air Quality Data Analytics and Machine Learning”, organizzato dall’African Society for Air Quality (ASAQ), per discutere le potenzialità offerte dalle tecnologie di intelligenza artificiale nel monitoraggio della qualità dell’aria.
Grazie all'invito dell’Addetto Scientifico dell’Ambasciata di Dakar, Dott. Eugenio Cavallo, hanno partecipato all'evento ricercatori dell’Istituto di Scienze dell'Atmosfera e del Clima (ISAC) e dell’Istituto sull'Inquinamento Atmosferico (IIA), entrambi afferenti al Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), dell’Istituto Superiore di Sanità e dell’Agenzia per la Protezione dell’Ambiente (ARPA) della Regione Liguria.
Durante il seminario, i ricercatori italiani hanno presentato i risultati dei loro studi, illustrando esperienze e soluzioni innovative per l’analisi dell’inquinamento atmosferico. Attraverso l’utilizzo di algoritmi di Data Analytics e Machine Learning, hanno mostrato come sia possibile integrare e analizzare grandi quantità di dati ambientali, raccolti sia da sensori terrestri che tramite osservazioni satellitari. Questi strumenti si rivelano fondamentali per il monitoraggio e la gestione della qualità dell’aria, consentendo di identificare i principali fattori inquinanti, prevedere con maggiore precisione le condizioni di rischio e supportare le autorità nell'adozione di misure tempestive per la tutela della salute pubblica e dell'ambiente.
La significativa partecipazione della comunità scientifica italiana a questo evento sottolinea il ruolo di primo piano che il nostro Paese riveste nella ricerca e nell’innovazione applicata al monitoraggio ambientale. L'adozione di tecnologie emergenti non solo offre soluzioni concrete per migliorare la qualità dell’aria nelle città africane, ma contribuisce anche allo sviluppo di strategie sostenibili a lungo termine, necessarie per affrontare le sfide globali legate all'inquinamento atmosferico e al miglioramento della qualità della vita.
CONTRIBUTI DEI RICERCATORI ITALIANI AL CONVEGNO
Sezione "Artificial Intelligence (AI) & Machine Learning (ML)"
Air quality and atmospheric aerosol studies: the experience of CNR – ISAC
Daniela Cesari, Istituto di Scienze dell'Atmosfera e del Clima, Consiglio Nazionale delle Ricerche
Machine Learning for satellite precipitation estimation
Daniele Casella, Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima, Consiglio Nazionale delle Ricerche
Interpretable machine learning approaches in atmospheric pollution research
Roberta Valentina Gagliardi, Istituto Superiore di Sanità
Sezione "Tools for Air Quality Data Analysis & Visualization"
Openair R package: a simple and effective tool for dealing with air quality data
Andrea Bisignano, Agenzia per la Protezione dell’Ambiente (ARPA), Regione Liguria
Sezione "Mathematics & Statistics for Data Science"
Receptor-based source apportionment modelling and applications
Adriana Pietrodangelo, Istituto sull'Inquinamento Atmosferico, Consiglio Nazionale delle Ricerche
Sezione "Remote Sensing"
Air quality analysis by remote sensing products
Cristiana Bassani, Istituto sull'Inquinamento Atmosferico, Consiglio Nazionale delle Ricerche