Monitorare le polveri sottili, grazie alle bici

Sensori low cost più bikesharing per ampliare le rilevazioni sull’inquinamento in città

Credit: Eurac Research | Annelie Bortolotti

07 April 2022

Sensori economici, versatili e a basso consumo renderebbero più capillare ed esteso il monitoraggio ambientale nelle nostre città. In Grecia, un’azienda di bikesharing vuole arricchire le proprie biciclette con sensori low cost e usarle per il rilevamento delle polveri sottili, con vantaggi per tutti: le municipalità avrebbero un motivo in più per scegliere il servizio potendo usufruire di più dati sull’inquinamento cittadino. Il Center for Sensing Solutions sta lavorando per risolvere le (non poche) sfide tecniche collegate a questa idea – attingendo da quanto già sperimentato in Alto Adige.

Spesso lo standard nel mondo della ricerca è rappresentato da sensori ad altissima precisione e dal costo non irrisorio. Ma quando dal laboratorio si passa al mondo reale la sensoristica di alto livello non è per forza la soluzione ideale: la precisione dei dati raccolti potrebbe risultare eccessiva rispetto all’effettivo utilizzo che se ne fa, mentre i costi lieviterebbero a dismisura.

Un esempio lampante è rappresentato dal monitoraggio ambientale. Nelle nostre città si parla di monitoraggio per indicare la raccolta di dati sulla qualità dell’aria – come ad esempio la presenza di polveri sottili e di ossidi di azoto – temperatura, umidità e altri parametri. Si tratta insomma di una fotografia in tempo reale dell’ambiente cittadino, ad uso e consumo di amministrazioni e abitanti.

Quando dal laboratorio si passa al mondo reale la sensoristica di alto livello non è per forza la soluzione ideale

Solitamente il monitoraggio ambientale in città avviene attraverso un numero ristretto di stazioni fisse di rilevamento, che utilizzano tecnologia sensoristica particolarmente raffinata e costosa. Il rovescio della medaglia è il fatto che le informazioni raccolte riguardano in questo modo solo alcune zone della città. Per rendere più capillare la raccolta dati e avere una mappatura più dettagliata dei diversi quartieri si stanno cercando soluzioni ibride che accanto a costosi sensori di alto livello utilizzino anche sensoristica low cost. Le biciclette potrebbero offrire un ulteriore aiuto. Un singolo sensore che si sposta – posizionato su una bicicletta – renderebbe il monitoraggio ancora più efficiente, ampio ed economico.

Sensori, biciclette e qualità dell’aria

Cyclopolis è un’azienda di bikesharing che opera in diverse città greche. In un progetto pilota, ha deciso di trasformare alcune delle sue biciclette in servizio ad Atene in vere e proprie stazioni mobili per il rilevamento di inquinanti, in particolare di polveri sottili PM10 e PM2.5. All’occhio del cittadino cambierebbe pochissimo – i sensori per il monitoraggio ambientale sono di piccole dimensioni – ma le municipalità avrebbero un motivo in più per scegliere il servizio dell’azienda, potendo usufruire di un potente strumento di raccolta di dati ambientali praticamente a costo zero.

I sensori installati sulle biciclette dovranno essere low cost, ma al tempo stesso garantire una certa qualità del dato in modo da integrare in modo adeguato le informazioni raccolte dalle stazioni fisse. Non è un’operazione facile.

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Credit: Eurac Research | Annelie Bortolotti

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Credit: Eurac Research | Annelie Bortolotti

Per questo l’azienda greca ha contattato i ricercatori del Center for Sensing Solutions. In Eurac Research, già dal 2020, i ricercatori avevano realizzato dei prototipi di stazioni di rilevazione ambientale su due ruote che avevano fatto pedalare nelle strade di Bolzano. L’obiettivo? Capire come affrontare tutte le problematiche legate a questo tipo di monitoraggio.

Tutte le sfide dei sensori low cost

“Realizzare sistemi di monitoraggio con sensori low cost potrebbe sembrare più semplice rispetto a lavorare con sensori ad alta precisione, ma non è così. In realtà progettare e implementare questi sistemi presenta diverse sfide a noi ricercatori,” avverte Roberto Monsorno, Head del Center for Sensing Solutions di Eurac Research “Ci sono diversi problemi da affrontare: ad esempio è necessario che i sensori consumino meno energia possibile, pur lavorando a lungo raggio. Per questo si applicano al sensore dei minuscoli dispositivi che fanno risparmiare energia e – soprattutto – si lavora sul metodo di trasmissione dei dati”.

I sensori infatti trasmettono i dati che raccolgono a delle antenne di ricezione e da qui i dati vengono elaborati, immagazzinati nei server e ripescati all’occorrenza. La trasmissione dei dati è una delle attività che consuma più energia. Ad esempio il wireless che tutti conosciamo è uno di questi protocolli per la trasmissione di dati, ma è particolarmente dispendioso in termini energetici.

Center for Sensing Solutions ITVideo: Eurac Research | Fabio Dalvit

Il primo prototipo ideato da Cyclopolis funzionava proprio tramite wifi. I ricercatori del Center for Sensing Solutions invece hanno optato per il protocollo LoRaWAN, una tecnologia con la quale si può trasmettere a grande distanza con una potenza molto ridotta. Già da qualche anno stanno infatti sperimentando le potenzialità di questa tecnologia. Nel 2020 hanno installato al NOI Techpark, il parco tecnologico di Bolzano, una rete sperimentale per la trasmissione LoRaWAN a disposizione delle aziende presenti nel parco per testare sensori e servizi nell’ambito dell’Internet of Things.

La qualità del dato viene “aggiustata” dall’intelligenza artificiale

Un altro aspetto chiave della sensoristica low cost è la necessità di garantire una qualità del dato sufficiente tanto da essere approvata dagli enti di controllo e integrata con dati provenienti dalle stazioni di monitoraggio fisse. “Rispetto a sensori più costosi, i sensori low cost tendono a perdere qualità del dato con il passare del tempo. Per ovviare a questo problema senza puntare su continui e costosi interventi di manutenzione abbiamo sperimentato nel corso degli anni soluzioni che mettono in campo l’intelligenza artificiale”.

Per garantire una qualità sufficiente del dato abbiamo sperimentato anche l’uso dell’intelligenza artificiale

Tramite il cosiddetto machine learning – ovvero addestrando gli algoritmi su enormi quantità di dati – i software che ricevono i dati dai sensori imparano a correggerli, ad esempio eliminando interferenze o rumori di fondo che ne comprometterebbero la qualità.

I sensori low cost sviluppati con l'azienda bolzanina Orma Solutions e installati nella centralina dell'Agenzia provinciale per la protezione dell'ambiente di Bolzano

Queste tecnologie sono state testate dai ricercatori del Center for Sensing Solutions in collaborazione con l’azienda bolzanina Orma Solutions che si occupa di progettazione e implementazione di installazioni elettriche e soluzioni informatiche.

Il progetto pilota nelle strade di Atene

Una volta affrontate con successo queste problematiche, i primi sensori saranno testati in Alto Adige – più precisamente su di alcune biciclette della flotta di bikesharing della città di Merano, grazie anche al supporto dell’unità Tech-Transfer Digital del Noi Techpark. I test saranno poi estesi in Grecia nell’autunno del 2022: le prime biciclette-barra-stazioni di monitoraggio calcheranno così le strade di Atene. Il progetto pilota prevede di interessare un’area di circa sei chilometri quadrati, con tre antenne di ricezione e 10 biciclette. A collaborare è anche il GRUPPO FOS, il cui dipartimento di Ricerca & Sviluppo ha sede al NOI Techpark, che lavorerà sul modello di business e sullo sviluppo di mercato da associare al prototipo.

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Il progetto Smart4all

Il progetto pilota ad Atene è un’attività di trasferimento tecnologico inserita nell’orizzonte del più ampio di un progetto europeo Horizon 2020 Smart4all. Il progetto coinvolge 26 partner da 16 paesi dall’Europa orientale, centrale e meridionale, proponendosi di accelerare la trasformazione digitale e aumentare le competenze digitali europee. Smart4all è stato avviato nel gennaio 2020 e sarà attivo per altri due anni.

Vai al sito del progetto: https://smart4all-project.eu/

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