AI4EO è un'iniziativa del Φ-lab del Directorate of Earth Observation Programmes dell'ESA. La missione di Φ-lab è quella di accelerare il futuro dell'osservazione della Terra, aiutando i ricercatori e le aziende europee di osservazione della Terra e dello spazio ad adottare tecnologie e metodi innovativi e dirompenti.
L'iniziativa AI4EO mira a promuovere l'innovazione nell'osservazione della Terra (EO), attraverso l'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale (AI). L'impatto dell'IA in questo dominio ha grandi implicazioni ambientali, sociali ed economiche e la fusione di questi due domini può produrre intuizioni utilizzabili per gli scienziati, nonché per i decisori politici ed economici.
Gli sviluppi nelle tecnologie digitali e la nostra capacità di monitorare il nostro pianeta con i satelliti di osservazione della Terra (EO) hanno portato a nuove opportunità per la scienza e il mondo produttivo industriale. C'è una crescente necessità di estrarre le grandi quantità di dati generati dalla nuova generazione di satelliti, compresi i satelliti Copernicus e New Space. L'intelligenza artificiale (AI) è una parte importante della soluzione, che consente l'esplorazione scalabile dei big data e offre nuove informazioni e capacità predittive.
AI4EO mira a creare una comunità che colleghi esperti, innovatori e ricercatori di AI e EO per costruire una capacità a livello dell'UE ed esplorare il più ampio potenziale delle applicazioni combinate attraverso un meccanismo di sfide dei dati.
Planetek Italia ha la responsabilità tecnica del progetto; è inoltre responsabile del compito relativo allo sviluppo e al mantenimento della piattaforma di crowdsourcing. Inoltre, Planetek supporta i suoi partner di progetto nella gestione e organizzazione delle varie sfide per le comunità AI e EO.
I partecipanti alle sfide faranno parte della community AI4EO e accederanno alla piattaforma AI4EO insieme a risorse e strumenti.
JOIN THE CHALLENGES NOW!
#AI4AirQuality - The AI4EO Air Quality & Health challenge (CHIUSA)
La sfida AI4EO Air Quality & Health nasce da un'esigenza espressa da ECMWF e dal Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) e si concentra sullo sviluppo di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per facilitare il downscaling delle analisi e delle previsioni delle concentrazioni superficiali di particolato (PM2.5) e biossido di azoto (NO2).
I partecipanti sono stati chiamati a sviluppare nuovi metodi per scalare i prodotti di monitoraggio qualità dell'aria a una risoluzione che può essere utilizzata a livello locale per fornire mappe di concentrazione superficiale di PM2,5 e NO2 con una risoluzione maggiore rispetto ai dati satellitari Sentinel-5P e ai prodotti CAMS. Le tre Aree di Interesse selezionate: Nord Italia, California e Sud Africa/Ruanda.
#AI4Sentinel2 - Agriculture (CHIUSA)
L'agricoltura svolge un ruolo centrale a livello globale fornendo cibo per esseri umani e bestiame o materiale per i processi industriali. È un motore della crescita economica e svolgerà un ruolo essenziale nel ridurre l'impatto del cambiamento climatico e rendere più verdi le nostre economie. Dati agricoli accurati e affidabili sono quindi fondamentali per garantire la sicurezza alimentare e la sussistenza globale.
L'obiettivo di questa sfida è mappare i terreni coltivati utilizzando le immagini di Copernicus Sentinel e sviluppare soluzioni per estrarre quante più informazioni possibili dalla risoluzione nativa di 10 metri per pixel. Il tuo obiettivo sarà identificare le aree agricole più piccole o più strette di un pixel Sentinel-2. Area di Interesse è la Slovenia.
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