HEASY Project
Il progetto “HEASY – Reproductive health, biosensors and computer vision to conserve and protect the marine ecosystem” unisce ecologia, biotecnologie e intelligenza artificiale per la tutela degli ecosistemi marini del Mediterraneo.
Attraverso biosensori innovativi e sistemi di monitoraggio avanzati, studiamo l’impatto degli stress antropogenici sulla biodiversità per sviluppare soluzioni concrete e sostenibili.
Un progetto finanziato dall’Unione europea – NextGenerationEU, nell’ambito del NBFC – Spoke 1
Il progetto
HEASY è un’iniziativa di ricerca multidisciplinare che unisce biologi, biotecnologi, ingegneri e data scientist di diverse università e centri di ricerca italiani. Il partenariato include istituzioni accademiche e organizzazioni specializzate, impegnate nello sviluppo di strumenti innovativi per la tutela della biodiversità marina nel Mar Mediterraneo.
Un impegno per il Mediterraneo
Il Mar Mediterraneo è un ecosistema fragile e unico al mondo, con una biodiversità straordinaria ma fortemente minacciata dall’inquinamento, dai cambiamenti climatici e dall’attività antropica. HEASY si concentra su specifiche aree di intervento, tra cui:
-
Mar Piccolo di Taranto
Monitoraggio degli effetti dell’inquinamento industriale e urbano.
-
Golfo di Cagliari
Studio dell’impatto degli inquinanti emergenti sugli ecosistemi bentonici.
-
Aree del Cilento
Analisi dello stato di salute del coralligeno e della biodiversità associata.
-
Stretto di Messina
Sviluppo di modelli metabolomici per il monitoraggio ambientale.
Come partner ufficiale del progetto, siamo responsabili dello sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale per il riconoscimento delle specie marine, con un focus particolare sui coralli.
La creazione di software di analisi delle immagini per determinare dimensione, stato di salute e distribuzione degli organismi marini, l’integrazione di dati satellitari per stimare parametri ambientali come temperatura dell’acqua e ossigenazione, sono solo due dei molti aspetti che ci vedranno coinvolti.
Un altro aspetto fondamentale sarà quello di lavorare all’ottimizzazione degli algoritmi per migliorare l’accuratezza del riconoscimento automatico.
Gli altri partner:
