Early warning system for gelatinous zooplankton detection and classification

 

In questi ultimi anni, si è notato un aumento delle meduse lungo le coste italiane ed in articolare nell’intero Mar Mediterraneo con una sempre maggiore possibilità di contatto con i loro tentacoli urticanti. Tale situazione si riflette sempre più sul comparto turistico balneare anche con rilevanti conseguenze economiche. 

Attualmente non esistono sistemi di allerta e SDSS automatizzati che possano rilevare e classificare lo zooplancton gelatinoso e la sua distribuzione nel tempo in aree marine costiere 


Obiettivo

Sviluppo di un sistema video-based di early warning e supporto alle decisioni (SDSS) per le aree marine costiere ad alto impatto turistico. I dati acquisiti dal sistema di osservazione verranno trasmessi tramite le piattaforme osservative ad una stazione di terra che li renderà disponibili alle parti interessate tramite metadati e tecniche di interoperabilità ed attiverà eventuali criticità ed allarmi.


Vantaggi

Il sistema sarà supportato da tecniche di intelligenza artificiale e strategie di monitoraggio adattativo per il rilevamento e la classificazione automatizzata dello zooplancton gelatinoso (ad esempio meduse specie urticanti). Il sistema sarà accoppiato con modelli di dispersione superficiale (ad esempio GNOME) forzato dalla corrente e/o dal vento misurate in situ. 


Settori di applicazione e utenti

I settori di potenziale applicazione della tecnologia sviluppata sono:

  • Settore tecnologico;
  • Settore del monitoraggio ambientale;
  • Settore turistico.

Tra i possibili utenti troviamo:

  • Aree marine protette;
  • ARPA.


Valorizzazioni

Sistema video-based di early warning (TRL5) 

I responsabili della ricerca sono disponibili a valorizzare il know-how proprietario attivando collaborazioni con aziende o altri soggetti interessati.


Referenze

Lo strumento GUARD1 è stato utilizzato e testato in sito nell’area marina protetta di Portofino (Genova) nell’ambito del progetto RAISE (2023).


Contatti

Responsabile scientifico

Prof. Paolo Povero      povero@unige.it

Sito web/Linkedin:
https://rubrica.unige.it/personale/VUZDXVhh

informazioni

Servizio per il trasferimento tecnologico e delle conoscenze

Settore valorizzazione della ricerca, trasferimento tecnologico e rapporti con le imprese

trasferimentotecnologico@unige.it

tel. 010 2095922

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