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AI4NATURE 1.1.3b

Classificazione: 
nazionali
Programma: 
Altre iniziative
Call / Bando: 
Avviso Pubblico MUR n. 307 18/03/2025 AZIONE 1.1.3.b
Settore ERC: 
Physical Sciences and Engineering
Ruolo Unict: 
Partner
Durata del progetto in mesi: 
24
Data inizio: 
Martedì, 2 Giugno 2026
Data fine: 
Mercoledì, 31 Maggio 2028
Costo totale: 
€ 9.499.000,00
Quota Unict: 
€ 841.000,00
Coordinatore: 
Fondazione FAIR
Responsabile/i per Unict: 
Prof. Concetto Spampinato
Dipartimenti e strutture coinvolte: 
Dipartimento di Ingegneria elettrica, elettronica e informatica
Dipartimento di Scienze Politiche e Sociali
Altri partner: 
  • HUB congiunto - Fondazione Future Artificial intelligence Research Fondazione FAIR
  • Latitudo 40
  • ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA
  • INSPIRE S.R.L.
  • Xenia Progetti S.r.l.
  • NEMEA SISTEMI SRL 
  • Nadir Byte srl
  • PROTOM GROUP S.P.A. 
  • UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI BARI 
  • Università della Calabria 
  • Università degli Studi di Sassari 
  • CONSIGLIO NAZIONALE DELLE RICERCHE
  • CENTRO SICILIANO DI FISICA NUCLEARE E DI STRUTTURA DELLA MATERIA
  • Università degli Studi di Palermo 
  • UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II 

Abstract

AI4Nature è un progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale finalizzato allo sviluppo di tecnologie avanzate di intelligenza artificiale per il monitoraggio, la protezione e la valorizzazione della biodiversità e degli ecosistemi naturali. Il progetto integra foundation models, remote sensing, sensoristica IoT, robotica autonoma e piattaforme cloud-edge per l’analisi multimodale di dati ambientali provenienti da immagini satellitari, segnali acustici, dati biologici e reti di sensori distribuiti. AI4Nature svilupperà sistemi intelligenti per il monitoraggio degli habitat, la rilevazione precoce di cambiamenti ambientali, la gestione sostenibile delle risorse naturali e il supporto decisionale per enti pubblici e operatori del territorio. Particolare attenzione sarà dedicata ad affidabilità, interpretabilità e resilienza dei modelli AI, con l’obiettivo di portare le tecnologie sviluppate verso elevati livelli di maturità tecnologica (TRL 7-8) e favorirne la validazione in scenari operativi reali. Il progetto promuove inoltre trasferimento tecnologico, collaborazione tra università, enti di ricerca e imprese, e formazione avanzata su tecnologie AI per la sostenibilità ambientale.