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Progetto InSecTT

Il progetto europeo InSecTT (Intelligent Secure Trustable Things) nasce con l’obiettivo di ideare e sviluppare nuovi dispositivi in grado di sfruttare simultaneamente l’Intelligenza Artificiale (AI) e l’Internet of Things (IoT), considerando i molteplici benefici in termini di prestazioni e risparmi che si possono ottenere dall’uso combinato di queste nuove tecnologie.

Il progetto vede la partecipazione di 54 partners europei (grandi gruppi industriali, piccole e medie imprese, università ed istituti di ricerca) di 12 Paesi diversi che, in un arco temporale di tre anni, dal 2020 al 2023, realizzeranno azioni comuni e condivise in grado di coniugare la ricerca scientifica ed accademica con una fase sperimentale molto sviluppata e rivolta ai più diversi settori industriali.

Il ruolo di coordinatore e principale promotore del progetto è svolto dal Virtual Vehicle Research GmbH di Graz (Austria). Per ogni paese è stato costituito un cluster nazionale, con specifici compiti e obiettivi di sviluppo. Il cluster italiano opera principalmente nell’ambito trasportistico e costituisce una delle compagini più numerose. Per quanto riguarda lo sviluppo di soluzioni nell’ambito del trasporto pubblico, il team è composto da un gruppo di tre università (Università di Modena e Reggio Emilia, Università di Parma, Università di Roma Tre) appartenenti al Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica, da due partner industriali di alto profilo (Leonardo S.p.A e Eurotech S.p.A), impegnati nel campo informatico, della sicurezza e della produzione di software integrati.

Il pool è completato da SETA S.p.A, che partecipa in qualità di utilizzatore finale delle tecnologie sviluppate dagli altri componenti del gruppo, mettendo a disposizione la propria esperienza sul campo e la possibilità di svolgere test e progetti pilota sui mezzi della propria flotta. L’obiettivo è quello di sviluppare e testare nuovi apparecchi in grado di migliorare la sicurezza dei passeggeri all’interno e all’esterno dei bus, attraverso l’acquisizione di dati audio e video e la loro elaborazione in tempo reale. Parallelamente, attraverso l’utilizzo combinato di tecnologie già implementate (AVM, videosorveglianza) e di nuovi strumenti, sarà possibile implementare un sistema diffuso di monitoraggio che possa sovraintendere anche ad altri aspetti critici del servizio, come l’integrità del veicolo, lo stato fisico del guidatore e l’ambiente esterno.

Parte delle sperimentazioni avverranno all’interno dell’area MASA (Modena Automotive Smart Area), un vero e proprio laboratorio a cielo aperto sviluppato da UNIMORE in collaborazione con altre realtà produttive del territorio: quest’area urbana all’interno della città di Modena è infatti dotata di numerose infrastrutture necessarie alla sperimentazione di veicoli di ultima generazione (sensori, telecamere etc..) utilizzati anche per la sperimentazione della guida autonoma e che pertanto potranno essere integrati con i dispositivi installati a bordo dei mezzi.

GLI OBIETTIVI DI SETA

Partecipando a questo progetto, SETA punta a perseguire la strada dell’innovazione, proseguendo nel percorso di integrazione delle tecnologie digitali sui propri mezzi già avviato in questi anni con l’installazione del sistema AVM di tracciamento dei veicoli e della videosorveglianza a bordo dei bus. L’obiettivo finale è la creazione di una vera e propria piattaforma integrata (FOBU, Future On-Board Unit), che possa fungere da centro di controllo per tutto ciò che succede a bordo dei mezzi durante il normale servizio. Su ogni autobus andrebbero pertanto installati un’unità centrale, un’interfaccia e una serie di specifici moduli applicativi, in grado di ricevere le informazioni fornite dalla sensoristica di bordo e trasmetterle alla centralina per l’elaborazione. Tra le varie funzionalità che potrebbero essere implementate o potenziate si possono annoverare:

  • AVM, tracciamento e geolocalizzazione dei veicoli.
  • Comunicazioni più efficienti tra veicoli e sala operativa.
  • Informazioni in tempo reale fornite ai passeggeri attraverso pannelli informativi dedicati.
  • Sicurezza e sorveglianza interna ed esterna al bus.
  • Sistemi per il riconoscimento di situazioni pericolose attraverso l’analisi automatica (Machine Learning) di materiale audio-video.
  • Apparecchiature per il monitoraggio dei flussi di passeggeri.
  • Controllo dell’integrità del mezzo ed analisi delle sue prestazioni per manutenzione predittiva.
  • Sensori per il monitoraggio delle emissioni inquinanti.