> FocusUnimore > numero 45 – marzo 2024
Audiovisual archives, weather forecasting systems, recovery of microplastics: new experiments and new tools
Among the 15 PRIN 2022 with Principal Investigator from Unimore, funded within the framework of the National Recovery and Resilience Plan, there are three belonging to the ‘Enzo Ferrari’ Department of Engineering. The PRIN 2022 project PNRR MUCES (“a MUltimedia platform for Content Enrichment and Search in audiovisual archives”), was set up to bring about a radical change in the field of audiovisual archives, by designing and developing foundational models to make the audiovisual archives of Italy’s cultural heritage searchable in natural language and in a customised way. The PRIN SEAPLANE project – SimulatIon and modElling of interfAce fluxes in wind-wave flows for an imProved cLimAte scieNcE deals with weather forecasting systems using innovative statistical tools and advanced modelling approaches, and explores the interaction between wind and waves. The PRIN 2022 of the Department of Engineering ‘Enzo Ferrari’ funded by the PNRR also includes the project ‘Sustainable CompositE materials for the construction iNdusTry’ (SCENT). The aim of the project is to produce innovative composite materials with a high content of secondary raw materials with a focus on post-consumer waste and microplastics. These major challenges also offer enormous opportunities for development, for the redevelopment of an ageing building and infrastructure heritage, from whose efficiency much of the added value flows, according to criteria of sustainability and reuse that can no longer be postponed.
Tra i 15 PRIN 2022 con PI di Unimore, finanziati nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza, sono tre quelli afferenti al Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari”, con tematiche che spaziano dalle modalità innovative per la ricerca negli archivi audiovisivi, agli strumenti statistici innovativi per studiare l’interazione tra vento e onde sino ad arrivare alla produzione di materiali compositi dal recupero di rifiuti e microplastiche.
Il progetto PRIN 2022 PNRR MUCES (“a MUltimedia platform for Content Enrichment and Search in audiovisual archives”), coordinato dal Prof. Lorenzo Baraldi, nasce per apportare un cambiamento radicale nel campo degli archivi audiovisivi, ideando e sviluppando modelli fondazionali per rendere ricercabili in linguaggio naturale e in modo personalizzato gli archivi audiovisivi del patrimonio culturale italiano.
Il progetto svilupperà, addestrerà e rilascerà pubblicamente Foundation models completamente multimodali e progettati per lavorare nativamente su video, personalizzabili e adattabili a concetti long-tail, e pertanto adatti a trattare concetti della cultura italiana e specifici del dominio del patrimonio culturale. I modelli saranno implementati a larga scala e progettati per lavorare efficacemente su enormi archivi contenenti milioni di video, tramite l’utilizzo del supercalcolatore Leonardo di CINECA, e in sinergia con iniziative nazionali ed internazionali per lo sviluppo di modelli fondazionali aperti.
I documenti audiovisivi sono una risorsa vitale per le future generazioni e per preservare e ricordare la cultura del passato, le credenze e i costumi. Un esempio famoso è l’Archivio dell’Istituto LUCE, che fornisce una sezione trasversale storica e culturale inestimabile della prima metà del XX secolo, preservando più di 77mila film digitalizzati e accessibili online. Data la significativa esplosione della produzione di documenti audiovisivi a partire dal secolo scorso, la conservazione del patrimonio culturale si trova di fronte a nuove sfide nella gestione di documenti audiovisivi digitalizzati. L’archivio digitale della RAI, ad esempio, contiene per esempio più di 1,3 milioni di ore di programmi TV e radio e 800mila film prodotti dal 1954 in avanti che devono ancora essere completamente catalogati. Nel complesso, il tasso di produzione degli audiovisivi supera oggi di gran lunga le risorse necessarie per costruire e mantenere gli archivi accessibili.
In questo contesto, i modelli di Intelligenza Artificiale possono aiutare a migliorare l’accessibilità degli archivi audiovisivi comprendendone automaticamente il contenuto, estraendo informazioni e indicizzandoli per renderli facilmente ricercabili. I metodi esistenti possono analizzare il contenuto visivo e recuperare conoscenza basata su query definite dagli utenti, ma sono limitati all’analisi di immagini statiche e al riconoscimento e alla descrizione di contenuti generici appartenenti alla cultura inglese o americana. Questo limita la loro applicabilità agli archivi audiovisivi e storici.
Alla base del progetto MUCES c’è una sinergia tra la ricerca in Computer Vision, Machine Learning e Content-based retrieval su larga scala. Il progetto riunisce le esperienze di ricerca di due gruppi di ricerca riconosciuti a livello internazionale: AImageLab di Unimore, che ha il ruolo di capofila, e il laboratorio di Intelligenza Artificiale per i Media e le Umanità di ISTI CNR, che abbraccia anni di competenza in Multimedia, Retrieval e Computer Vision.
Dagli archivi audiovisivi si passa ai sistemi di previsione meteorologica con il progetto PRIN SEAPLANE – SimulatIon and modElling of interfAce fluxes in wind-wave flows for an imProved cLimAte scieNcE, coordinato dal Prof. Andrea Cimarelli.
I sistemi al centro dello studio sono composti da numerosi sottosistemi come il modello atmosferico, il modello d’onda, il modello terrestre e il modello oceanico. L’accoppiamento tra questi sottosistemi si basa principalmente su coefficienti di trasferimento che regolano i flussi di quantità di moto e calore tra di essi. Di particolare rilevanza è il loro comportamento all’interfaccia tra oceano e atmosfera. Il motivo è dato dal fatto che gli oceani coprono il 71% della superficie terrestre, rendendo questi fenomeni di interfaccia molto rilevanti per la dinamica dell’atmosfera.
La qualità dei sistemi di previsione dipende quindi fortemente dall’affidabilità di questi coefficienti, fortemente limitata dalle attuali conoscenze dei processi fisici che nel caso delle interazioni vento-onda mancano ancora di una teoria sufficientemente generale e completa. Il motivo è la natura multiscala e multifisica dei fenomeni coinvolti. Infatti, le scale del vento turbolento sono significativamente influenzate dalle scale più piccole delle onde, che a loro volta sono influenzate dalla struttura del vento turbolento stesso, formando così un complesso fenomeno di accoppiamento multiscala. Inoltre, sono coinvolti processi di diversa natura (legati ad esempio a reazioni chimiche, fenomeni biologici, meccanismi di irraggiamento) che aumentano ulteriormente la complessità del problema.
Il progetto SEAPLANE mira a risolvere questi problemi utilizzando strumenti statistici innovativi e approcci modellistici avanzati. I meccanismi di scala delle interazioni tra onde e vento saranno studiati attraverso una analisi delle equazioni di Kolmogorov e Yaglom applicate a una simulazione DNS bifase completamente accoppiata, prima nel suo genere. Il quadro teorico consente di ottenere dettagli senza precedenti sui meccanismi a cascata di quantità di moto e calore.
Il formalismo è strettamente legato all’approccio di filtraggio alle equazioni di Navier-Stokes e sarà utilizzato per sviluppare un approccio modellistico LES avanzato. Quest’ultimo sarà utilizzato per produrre un database ad alta fedeltà degli scambi di quantità di moto e di calore tra atmosfera e mare al variare dell’intensità del vento. Tali informazioni sono di estrema importanza per i modelli di previsione del tempo in cui questi scambi sono parametrizzati utilizzando ipotesi approssimative.
Il progetto affronterà anche questo problema che, più in generale, è legato all’approssimazione di diversi processi multifisici che determinano la dinamica dell’atmosfera alla mesoscala. Il software WRF-Chem per la simulazione della dinamica dell’atmosfera sarà migliorato grazie alle conoscenze fondamentali acquisite sull’approccio LES e sugli scambi di calore e quantità di moto. Inoltre, verrà introdotta una parametrizzazione avanzata dei meccanismi che generano l’aerosol marino. È ampiamente riconosciuto che le particelle di aerosol hanno un forte impatto sul clima terrestre e il modello sviluppato avrà un forte impatto sulla qualità dei sistemi di previsione.
Nel complesso, il progetto SEAPLANE porterà ad avere dettagli senza precedenti sui fenomeni di cascata di energia, produrrà un database LES ad alta fedeltà e proporrà nuove parametrizzazioni degli scambi tra atmosfera e oceano.
Tali sviluppi avranno un impatto significativo sulla scienza del clima e sulle capacità di previsione dei sistemi climatici e meteorologici a tutte le scale temporali. Oggi più che mai tali sviluppi sono fondamentali per la società. Un preavviso affidabile di eventi meteorologici è fondamentale per la protezione di vite e proprietà, molti settori dell’economia dipendono dalle condizioni meteorologiche e il monitoraggio del clima è cruciale per la società per trovare adeguate strategie di adattamento e mitigazione. In questo contesto, il miglioramento dell’accuratezza e delle capacità di previsione su tempi più lunghi, è un’azione strategica. Le attività previste dal progetto SEAPLANE sono al centro di questa visione e saranno portate avanti da 3 unità di ricerca complementari con una lunga e comprovata esperienza in fluidodinamica e nelle scienze atmosferiche. Le unità di ricerca che affiancano Unimore sono: Università di Padova (co-PI Federico Dalla Barba), Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima-CNR (co-PI Elisa Canepa).
I PRIN 2022 del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” finanziati dal PNRR comprendono anche il progetto “Sustainable CompositE materials for the construction iNdusTry” (SCENT), coordinato dal Prof. Andrea Nobili, che prevede, oltre a Unimore, le unità operative del Politecnico di Milano e dell’Università degli Studi di Perugia.
Lo scopo del progetto è produrre materiali compositi innovativi ad elevato contenuto di materia prima seconda con particolare riferimento ai rifiuti post-consumo ed alle microplastiche.
Il tema del recupero e del riutilizzo della amplissima frazione di materiale plastico riciclato ma non riutilizzato, si coniuga con l’enorme richiesta di materiali da costruzione a matrice cementizia da parte del settore delle costruzioni e dell’edilizia, la cui produzione contribuisce per uno sconcertante 37% delle emissioni globali di CO2 [fonte UN Environment Programme].
L’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo (OECD) stima che ogni anno, un cittadino europeo produca 114 kg di rifiuto plastico, di solo il 9% viene effettivamente riciclato, ovvero reimmesso nel circuito produttivo, mentre ben il 22% viene disperso nell’ambiente. Ancora oggi, la grande maggioranza del rifiuto gestito è conferita in discarica (50%) ovvero incenerito (19%). La gestione dei rifiuti plastici contribuisce per il 3.4% delle emissioni globali di CO2. Inoltre, la cattiva gestione del rifiuto plastico è origine del 11% delle macroplastiche e del 35% delle microplastiche diffuse nell’ambiente.
In questo contesto si colloca il progetto in questione, sulla scorta di precedenti esperienze di ricerca, che hanno portato, tra l’altro, al Brevetto Italiano n. 102022000001409 per un materiale di sottofondo ad elevato contenuto di materiale riciclato proveniente dal recupero di pavimentazioni sportive.
Il Progetto SCENT sviluppa nuove soluzioni tecnologiche con il duplice obiettivo di raggiungere situazioni applicative diffuse, con prestazioni adeguate, nel rispetto dei limiti di legge e delle migliori pratiche tese alla durabilità e salubrità dei materiali, al contempo incorporando una rilevante quota di materiali di scarto, prevalentemente plastici, provenienti da riciclo differenziato o dalla raccolta ambientale, utilizzando matrici inorganiche e in assenza di composti nocivi.
L’utilizzo di macro e micro-plastiche è particolarmente interessante, in quanto consente un loro riutilizzo e re-immissione nel circuito produttivo e al contempo l’inertizzazione dello scarto, così precludendo significativi dispersioni ambientali per un cospicuo numero di anni (per un sottofondo la durata stimata è 15 anni). Le applicazioni oggetto di indagine sono individuate sulla base del miglior binomio costo/ambiente, laddove l’introduzione del rifiuto consente di sviluppare interessanti proprietà tecnologiche secondarie. In particolare, i materiali compositi, offrono grandi opportunità di progettazione e flessibilità di utilizzo, integrando elementi (fasi) differenti con l’obiettivo di capitalizzare le migliori proprietà di ciascuno in una sintesi costruttiva.
L’esperienza di Unimore è diretta alla sintesi di materiali compositi con elevate prestazioni strutturali, per mezzo di modificazioni della matrice e/o delle superfici guidate da algoritmi previsionali della risposta strutturale. I risultati raggiunti sono interessanti sia nella direzione di migliorare la prestazione dei materiali esistenti, sia allo scopo di mitigare la caduta prestazionale normalmente associata all’utilizzo di materiali non ottimali (come gli scarti e i rifiuti), il cui ruolo, tuttavia, può risultare importante in altri campi tecnologici, come l’isolamento termico o la durabilità.
L’Università di Perugia si occupa appunto di valutare le proprietà di isolamento termo/acustico dei materiali ed il loro impatto ambientale, tramite la metodologia del life cycle assessment (LCA). Il Politecnico di Milano contribuisce al Progetto nella direzione della scalabilità delle applicazioni, per verificarne la potenzialità industriale, trasferendo le proprietà tecnologiche già riscontrate in laboratorio a contesti reali. A questo fine vengono realizzati test su ampia scala di elementi strutturali rappresentativi.
Il successo di SCENT può riservare grandi opportunità ambientali, ma anche industriali ad un settore come quello dell’edilizia e delle costruzioni di notevole rilevanza economica il cui futuro passa proprio dalla possibilità di superare i forti limiti tradizionalmente associati al consumo di risorse naturali non rinnovabili.
Queste grandi sfide offrono altresì enormi opportunità di sviluppo, per la riqualificazione di un patrimonio edilizio e infrastrutturale ormai vetusto, dalla cui efficienza transita gran parte del valore aggiunto, secondo criteri di sostenibilità e riutilizzo non più procrastinabili.
