Metodi computAzionali innovativi peR sistEmi Acquatici intelligenti

Abstract

La continua crescita di tecnologie computazionali d’avanguardia necessita sempre più spesso di tecnologie avanzate in grado di promuovere lo sviluppo di ambienti di calcolo ad alta qualità. Un elevato grado di flessibilità diventa quindi necessario per soddisfare le esigenze dei servizi moderni e le loro applicazioni in tempo reale. In questo contesto di riferimento, la varietà di modelli numerici e computazionali coinvolti nella progettazione di sistemi autonomi dovrebbe essere in grado di fornire una rappresentazione adeguata nelle diverse fasi del processo di elaborazione. Il progetto ha come obiettivo la realizzazione di un ambiente di sviluppo volto ad integrare metodi moderni di calcolo con schemi di modellizzazione e approssimazione flessibili per ottenere simulazioni accurate, efficienti e robuste. Nell’ottica di un obiettivo così ambizioso, il piano di lavoro si focalizza su sistemi autonomi in ambienti acquatici, creando connessioni con opportune applicazioni di apprendimento automatico. In particolare, il progetto fornirà una piattaforma versatile per la pesca innovativa, basata su boe robotiche avanzate supportate da moderni modelli geometrici e metodi computazionali dedicati alla guida di sistemi autonomi. L’idea alla base del progetto è quella di sfruttare boe intelligenti dotate di sistema di posizionamento dinamico per richiamare, durante la notte, attraverso emissioni di luce banchi di pesce azzurro (alici, sardine, sgombri, etc). Questa moderna tecnica “della lampara” sarà resa innovativa attraverso l’analisi di immagini visive e/o acustiche che forniranno una diretta indicazione della quantità di pesce richiamato, favorendo i pescatori nella pianificazione della raccolta. Da un punto di vista tecnologico, il progetto svilupperà sistemi innovativi di guida e posizionamento dinamico basati su curve ad elevata regolarità affrontando tematiche complesse come quella della ripianificazione continua di traiettorie per sistemi autonomi. Le attività di ricerca, su questo fronte, seguiranno un approccio interdisciplinare volto a promuovere l’integrazione di costruzioni spline avanzate con tecniche di apprendimento automatico. Le proprietà geometriche e numeriche degli schemi realizzati saranno sfruttate per adattarsi al flusso di dati in ingresso (ad es., posizioni, orientazioni, vincoli temporali e spaziali) e ottenere moduli di guida autonoma ottimali, anche per applicazioni in tempo reale.