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Chip MARSM: l’AI va sul satellite per inviare meno dati a terra

Un chip intelligente inventato da 3 under 25 “decide” quali informazioni inviare a Terra dai satelliti, ottimizzando tempi e costi della trasmissione dati. L’idea è realizzabile, secondo Airbus, e “installata” su drone, rivoluzionerebbe anche agricoltura, urbanistica e monitoraggio ambientale

Pubblicato il 12 Ott 2023

Immagine di klyaksun su Shutterstock

Parlare di chip e affibbiargli un nome tra l’esotico e il misterioso, ma allo stesso tempo esplicativo. Dal punto di vista del marketing, hanno ben compreso come funziona già a meno di 25 anni, e anche l’idea tecnologica nucleo del progetto non è affatto male. Tanto che ha conquistato l’attenzione e la fiducia di un gigante come Airbus. I protagonisti di questa “favola” dei talenti, tuttora da terminare di scrivere, è un trio di giovani vincitori della settima edizione del “Big Hack”, un hackathon mirato a raccogliere spunti per risolvere “problemi” su tematiche emergenti a livello locale e globale, promosso da Regione Campania e organizzato dalla Camera di Commercio di Roma con Sviluppo Campania e in collaborazione con la Apple Developer Academy dell’Università degli Studi di Napoli “Federico II” e Codemotion.

Il chip che “parla” solo quando serve

Il loro progetto si chiama quindi Chip MARSM, che sta per “Machine learning and analysis for remote sensing monitoring”. Sfrutta l’intelligenza artificiale per rivoluzionare il modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e utilizzati a bordo dei satelliti, per trasformarli da un ammasso di informazioni grezze a input più strutturati, significativi e facilmente fruibili.

Nella pratica, il dispositivo sarebbe in grado di analizzare le immagini e i dati raccolti nello spazio, valutando se si sono verificati cambiamenti così significativi da dover essere inviati a terra. Nel caso, genera un report dettagliato con tutte le informazioni specifiche necessarie per chi, da remoto, le dovrà rielaborare e approfondire ulteriormente. Se non sta accadendo nulla che sia degno di attenzione, invece, Chip MARSM si limita a inviare dei brevi testi o a restare “in silenzio”.

Questa sua capacità di discernere quando è il caso di trasmettere dei dati dallo spazio alla Terra, ottimizza un processo oggi oneroso, time consuming ed energy consuming, riducendo latenza e costi operativi e accelerando i processi decisionali basati sui dati.

Rispondendo al desiderio di Airbus di valorizzare l’AI in applicazioni spaziali, il team di MARSM ha immaginato il proprio chip perché potesse essere ospitato su un satellite. Piccolo e leggero, risulta quindi perfetto anche per i droni e per molte altre possibili applicazioni, “con il vantaggio di non dover sottostare ai tempi di rilevazione e trasmissione tipici della trasmissione spaziale” spiega Vladimiro Martino, membro del team di MARSM assieme a Antonio D’Amore, Vincenzo Esposito.

La prima applicazione a cui il team ha pensato è nell’ambito dell’agricoltura di precisione, dove un drone intelligente potrebbe rendere più efficiente e tempestivo, e quindi più efficace, il monitoraggio del territorio. A bordo del veicolo, l’AI infatti ottimizzerebbe alert e segnalazioni, limitandosi a comunicare “al suolo” solo in caso di reali anomalie o eventi catastrofici, quelli in cui serve dare prontamente l’allerta per permettere decisioni veloci, in queste occasioni essenziali.

Sempre a bordo di un drone, Chip MARSM potrebbe diventare un ideale alleato per la protezione del territorio dal punto di vista ambientale e per il monitoraggio del traffico cittadino o autostradale, studiandone i flussi “live”.

Tanta AI e tecnologia, eppure vola

Considerato un’idea realizzabile dai tecnici di Airbus che lo hanno eletto a vincitore della loro challenge, questo chip è composto da una serie di tecnologie avanzate ed elementi preziosi per assicurare prestazioni future ready.

Spicca naturalmente l’intelligenza artificiale, come da esplicita richiesta dell’azienda, con un Intelligent Engine composto da AI Engines e DSP (Digital Signal Processing) Engines. I primi sono processori specializzati ottimizzati per eseguire algoritmi AI in modo efficiente, consentendo una elaborazione dei dati più rapida ed efficace. I DSP Engines sono invece dedicati all’elaborazione efficiente dei segnali digitali, con l’obiettivo di raggiungere alti livelli di prestazione per applicazioni anche audio e video.

Cruciale per MARSM, e per Airbus, questa componente è non è ‘ready to launch’: il suo training avverrebbe direttamente nello spazio, dopo il lancio. “Una scelta strategica: abbiamo preferito procedere direttamente in orbita e non sulla Terra, per evitare di doverlo poi ri-settare o adattare una volta lanciato. In questo modo, l’AI si addestra con immagini già esattamente come quelle con cui dovrà avere a che fare quando opererà a regime” spiega Martino.

Per supportare l’attività dell’AI, il team ha previsto la presenza anche di altri componenti, in primis di quello che fornirebbe la potenza di calcolo necessaria. È a questo scopo che in Chip MARSM trova spazio Scalar Engines, un processore con un’unità FPGA (Field-Programmable Gate Array) integrata, vero nucleo del chip, utile anche per la personalizzazione la dinamica delle funzionalità hardware. Infatti, in una unità denominata Adaptable Engines si vorrebbe includere l’Adaptable Hardware, flessibile e versatile, per declinare e ottimizzare le prestazioni del chip a seconda delle diverse applicazioni e dei più svariati scenari operativi. Nello spazio e sulla Terra.

Per migliorare ulteriormente la funzionalità del proprio progetto, il team vincitore ha previsto alcune interfacce ad alta velocità, a partire da una PCIE (Peripheral Component Interconnect Express) con DMA (Direct Memory Access), per il trasferimento rapido dei dati tra periferiche e memoria senza coinvolgere la CPU, e un Core Ethernet multi-rate a 32 Gb/s e 100G, per una rapida trasmissione dei dati.

App interattive per sicurezza e salute: le altre idee tech premiate

Pensato nei dettagli, e apprezzato da Airbus, Chip MARSM per ora resta un progetto “congelato”, in attesa di sviluppi da parte di questa o di qualsiasi altra azienda abbia voglia di scommettere sulle idee giovani e innovative che iniziative come Big Hack si impegnano a stimolare, selezionare e promuovere.

Quest’anno a proporne di nuove sono state 30 squadre, per un totale di più di 180 giovani, italiani e non. Oltre ad Airbus, tra le 8 aziende coinvolte e ideatrici delle challenge tematiche, vi erano altre due grandi realtà tech come Cisco e STMicroelectronics.

La prima era in cerca di soluzioni per l’inclusività digitale e ha premiato il progetto “CyberAware: Naviga in Sicurezza”. Si tratta di un’app per insegnare ai cittadini come proteggere la propria identità digitale e affrontare le sfide (e i rischi) del mondo online. L’ingrediente vincente di questa idea è stato l’approccio interattivo: il protagonista è il piccolo coraggioso robot Alex che guida, stimola e sfida gli utenti, mostrando in maniera divertente come creare password sicure, riconoscere siti web affidabili e utilizzare l’autenticazione a due fattori. Dal punto di vista tecnologico e di security, invece, preziosa l’integrazione di un browser web che sfrutta l’AI per fornire supporto avanzato nella compilazione dei moduli online, rendendo la navigazione più fluida e sicura e minimizzando errori e involontarie imprudenze.

Anche nel campo del benessere, quello scelto da STMicrolectronics, ha vinto un’app: Wakey. In questo caso ciò che si vuole “combattere” sono i rischi legati al sonnambulismo. Grazie al sensore SensorTile.box Pro, anche indossabile come cavigliera, si possono registrare e analizzare le variazioni nel movimento, nella postura e nell’attività fisica di un utente durante la notte. L’app genera un report con grafici e statistiche dettagliate che ne mostrano durata, intensità e frequenza, ma soprattutto invia notifiche tempestive ai familiari perché possano intervenire ed evitare lesioni accidentali o situazioni di pericolo. Quando viene rilevata un’attività potenziale di sonnambulismo, l’app contemporaneamente invita l’utente a completare un coinvolgente minigioco progettato per richiamare la sua attenzione e stimolare l’interazione consapevole. Un semplice modo per distinguere i veri eventi di sonnambulismo da altre attività casuali ed evitare allarmismi.

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