Attraverso un sistema di missioni e gamification basato sulla posizione, visitatori e cittadini hanno uno strumento in più nell’esplorazione del parco. Questo rende l'esperienza più coinvolgente, e al contempo educa gli utenti su biodiversità e pratiche sostenibili

In aggiunta, l’app mobile di DISCOV.ER permette agli utenti di contribuire al monitoraggio della biodiversità del parco, con la possibilità di caricare foto di specie e habitat locali.

Tradizionalmente, la sensibilizzazione sulla biodiversità si basa su pannelli informativi statici o visite guidate, con limitate possibilità di interazione. Con DISCOV.ER, la gamification introduce una dimensione dinamica all’esplorazione: gli utenti completano missioni, ottengono ricompense e interagiscono con personaggi digitali mentre si spostano nel parco.

L’app, co-progettata con cittadini e turisti, sfrutta tecnologie mobili come la geolocalizzazione GPS, l’archiviazione cloud e la raccolta di contenuti multimediali, permettendo agli utenti sia di fruire che di generare dati.

Le chiaviche sono strutture idrauliche che regolano il flusso d’acqua tra la laguna e l’esterno.

1. Il livello dell’acqua del mare è più alto rispetto a quello della laguna e la marea tende, quindi, ad innalzare il livello dell’acqua della laguna;
2. I sensori immersi in acqua rilevano diversi parametri lato mare e lato laguna (tra cui anche il livello dell’acqua) che vengono raccolti e visualizzati da un digital twin;
3. L’operatore interpreta i dati e decide di intervenire manualmente per chiudere la chiavica;
4. Questa operazione impedisce al mare di inondare la laguna e permette di mantenere un ambiente equilibrato.

Le chiaviche sono strutture idrauliche che regolano il flusso d’acqua tra la laguna e l’esterno.

I microfoni in questa zona hanno registrato i vocalizzi di diverse specie di uccelli, permettendone il riconoscimento anche tramite l’ascolto. In questo audio puoi sentire:

• il fenicottero maggiore (Phoenicopterus roseus) con i suoi suoni nasali e gutturali;
• il germano reale (Anas platyrhynchos) con il classico “qua qua”;
• la canapiglia (Mareca strepera) con un verso metallico e secco.

Il progetto utilizza tecniche di machine learning e visione artificiale per analizzare automaticamente dati ambientali, fornendo osservazioni più frequenti e scalabili. Ad esempio, le popolazioni di fenicotteri, precedentemente censite manualmente, possono ora essere stimate regolarmente tramite analisi automatica delle immagini. Inoltre, modelli predittivi permettono di stimare condizioni ambientali come salinità e livelli dell’acqua, supportando decisioni più informate. Queste capacità offrono una visione più tempestiva delle dinamiche dell'ecosistema, contribuendo alla consapevolezza e migliorando l’efficacia degli interventi di conservazione.

Le attività di monitoraggio della fauna si basano su rilievi manuali effettuati da volontari o dal personale del parco: interventi dispendiosi in termini di tempo e organizzazione, e di conseguenza limitati nella frequenza. Grazie all’uso di algoritmi di visione artificiale, il progetto dimostra come sia possibile automatizzare tali procedure, analizzando immagini provenienti dalle stazioni fotografiche del progetto per contare il numero di esemplari di specie come i fenicotteri con una frequenza oraria. Algoritmi predittivi si occupano invece di elaborare dati storici e in tempo reale per stimare le condizioni ambientali future del parco. Questi sistemi operano su infrastrutture cloud, consentendo un’elaborazione continua e scalabile dei dati. Il progetto in questo caso migliora significativamente efficienza, accuratezza e frequenza del monitoraggio ambientale.

Il Centro Interdipartimentale di Ricerca Industriale sulle Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione è il capofila del progetto. Ha avuto il ruolo di coordinatore svolgendo anche attività sia di ricerca industriale e di sviluppo sperimentale, mettendo in campo competenze in AI e machine learning, Game Thinking, Inclusive design e accessibilità, Data Visualization, e Augument Reality.

Quinck è partner tecnico e come tale è stato coinvolto nella progettazione e validazione dei risultati di progetto.

Il Parco Regionale del Delta del Po, ha avuto un ruolo chiave nel progetto grazie alla sua intrinseca conoscenza del territorio. Ha una esperienza consolidata nel campo della tutela ambientale e conservazione della biodiversità, attraverso l’esecuzione di numerosi studi scientifici e indagini per aumentare le conoscenze naturalistiche ed è impegnato nell’opera di divulgazione ed educazione ambientale.

RE:LAB è una PMI leader nel settore dell’Ingegneria dell’Interazione e nell’area dei Fattori Umani e dell’Ergonomia, specializzata nella progettazione, sviluppo e valutazione di interfacce uomo-macchina. Si è occupata dello sviluppo del back-end e del front-end della WebApp di progetto tenendo conto degli aspetti legati all’usabilità del sistema proposto.

Romagna Tech si è occupata di attività di ricerca industriale e sviluppo sperimentale relative al sistema di raccolta e trasmissione dei dati di campo e compartecipazione alle fasi di studio e definizione dell’intera architettura del sistema, mettendo a disposizione competenze tecnologiche sui Sistemi IIOT (industrial internet of things); reti di sensori; sistemi complessi per la raccolta e gestione dei dati. È stata inoltre coordinatore e attuatore delle attività di disseminazione.

WiNet è partner tecnico e come tale è stato coinvolto nella progettazione e validazione dei risultati di progetto.