Il primo satellite con Intelligenza Artificiale è made in Pisa

Phi-sat-1 utilizzerà una rete neurale per l’elaborazione delle immagini direttamente a bordo elaborata dall'Università di Pisa

Il 3 settembre 2020 alle ore 03:51 due nanosatelliti (denominati FSSCat) dell’Agenzia Spaziale Europea sono stati lanciati dallo spazioporto in Kourou, nella Guiana Francese, con il lanciatore VEGA. Uno dei satelliti contiene a bordo Phi-sat-1 la prima rete neurale a essere inviata nello spazio, con una Intelligenza Artificiale messa a punto dai ricercatori del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa.

Scopo della missione è raccogliere dati per l’osservazione della Terra, ad esempio per misurare lo spessore e l’estensione dei ghiacciai, i cambiamenti nella vegetazione e nella qualità dell'acqua o per rilevare le isole di calore urbane.

"I satelliti di osservazione della Terra inviano una grande quantità di dati ogni giorno - spiega Massimiliano Pastena dell'ESA – e sono sempre più importanti per comprendere come funziona il nostro pianeta e per monitorare fenomeni come i cambiamenti climatici. In quest’ottica, avere a disposizione dati significativi è più che mai essenziale. Fino ad ora, le immagini venivano acquisite e inviate direttamente sulla terra, ma molte di loro non sono adatte all'uso per via della copertura nuvolosa. L'Intelligenza Artificiale di Phi-sat-1, messa a punto dall’Università di Pisa, identificherà queste immagini automaticamente a bordo, in modo che soltanto i dati utilizzabili vengano inviati a terra. Ciò renderà il processo di gestione di questi dati più efficiente, consentendo l'accesso agli utenti a informazioni più tempestive".

“Phi-sat-1 utilizza una rete neurale profonda per riconoscere la presenza di nuvole nelle immagini acquisite dalla camera iperspettrale – afferma Luca Fanucci, docente dell’Università di Pisa e responsabile scientifico Phi-sat-1 per il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione - La sfida per il nostro gruppo di ricerca è stata trovare il miglior compromesso fra le prestazioni dell’Intelligenza Artificiale e le risorse di calcolo e di memoria disponibili nel processore utilizzato a bordo. Questa sfida ha coinvolto con entusiasmo molti giovani ricercatori e dottorandi del Dipartimento, che sono riusciti a sviluppare una rete neurale che garantisce una classificazione binaria (nuvola/non-nuvola) con un’accuratezza del 92%, un tempo di esecuzione di 325 ms e un consumo di potenza di 1.8W”.

Capofila della missione Phi-sat-1 è l’azienda olandese cosine measurement systems, che ha sviluppato il sistema di acquisizione di immagini denominato HyperScout-2. “L’uso della rete neurale - afferma Marco Esposito, remote sensing business unit manager dell’azienda - permette un miglioramento significativo nell’elaborazione di bordo delle immagini, ma il lavoro continua: l’Università di Pisa sta infatti sviluppando una seconda rete a segmentazione per classificare l’immagine (nuvola/non-nuvola) a livello di pixel che garantisce una granularità ancora più fine. Questo è solo l’inizio – conclude Fanucci - di una nuova era per i micro-nano satelliti per l’osservazione della terra che permetteranno di acquisire in modo più rapido e meno costoso informazioni preziose per la salute del nostro pianeta”.

Nelle foto allegate la ricostruzione al computer del satellite che acquisisce immagini della Terra, il team del Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione che ha lavorato al progetto: da sinistra, il professor Luca Fanucci e i dottorandi Gionata Benelli, Gianluca Giuffrida, Francesco De Gioia, Gabriele Meoni, Lorenzo Diana, Gianmarco Dinelli, Emilio Rapuano e i due nanosatelliti FSSCat