Come si fa a misurare con precisione la qualità dell'aria? È da questa domanda che è partito il percorso trionfale del team A-Sign Wasdi, un gruppo di ricercatori genovesi che ha vinto la AI4EO Air quality and health challenge, una competizione lanciata dall'Agenzia Spaziale Europea (ESA) per trovare soluzioni che, puntando sull'Intelligenza Artificiale, permettano di mappare in modo più efficace e accurato i dati ottenuti dai satelliti sull'inquinamento atmosferico causato da un certo di particolato fine (PM2,5) e da diossido di azoto (NO2), particelle che puoi inalare ogni giorno e che possono poi produrre conseguenze sulla tua salute.

Il team vincitore si è aggiudicato il contest superando gli altri 263 partecipanti grazie a un nuovo algoritmo, che prossimamente sarà reso pubblico, in grado di aumentare la risoluzione delle immagini ottenute dai satelliti Sentinel-5P, già capaci di osservare una sorta di nebbiolina provocata proprio dalle concentrazioni di PM2,5 e NO2, senza però cogliere dettagli importanti. I dati satellitari attuali sono infatti di qualità troppo bassa per poter monitorare la qualità dell'aria su scala locale, mentre quelli ricavati dalle stazioni situate a terra offrono maggiore precisione ma riguardano aree molto limitate. Il rischio, quindi, è quello di ottenere dati poco affidabili sulla presenza delle sostanze tossiche presenti nell'atmosfera dalle quali dovremmo metterci al riparo.

Con immagini più precise, invece, sarà possibile non solo monitorare l'inquinamento dell'aria in modo accurato e in zone più ristrette, ma anche informare le persone più sensibili, ad esempio quelle che soffrono di asma, sulle precauzioni da prendere qualora si visiti o ci si trasferisca in un'area caratterizzata da alti livelli di particolato fine e diossido di azoto, che come ti anticipavo possono irritare le vie respiratorie, oltre a causare effetti a lungo termine.

D'altronde, era proprio questo lo scopo della competizione bandita dall'ESA, chiamata appunto "Artificial Intelligence for Earth Observation" (AI4EO), ovvero "Intelligenza Artificiale per l'osservazione della Terra". Si tratta di una sfida nata dalle esigenze del Centro Europeo di Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF) e dal Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS), che hanno espresso la necessità di sviluppare nuovi metodi per ottenere dati più puntuali: a colmare questo vuoto, ci ha pensato il team tutto genovese composto da membri provenienti dalla società A-Sign, da FadeOut Software e dall'Università di Genova. Accanto al team leader Andrea Rapuzzi, hanno lavorato gli ingegneri informatici Cristiano Nattero e Marco Menapace, e le studentesse dell'Università di Genova Carola Lo Monaco e Linda Cademartori.