Lanciato il primo satellite con una Intelligenza Artificiale a bordo messa a punto 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.

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

“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”.

Nella foto d’apertura Luca Fanucci, docente dell’Università di Pisa e responsabile scientifico Phi-sat-1 per il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione