Frane imprevedibili
I sistemi meteo attuali faticano a prevedere eventi estremi, rendendo difficile anticipare siti e momenti d'innesco delle frane.
AI, HPC e geoscienze applicate
Machine Learning e High-Performance Computing applicati alla previsione e mitigazione del rischio geo-idrologico.
Il Problema
I sistemi meteo attuali faticano a prevedere eventi estremi, rendendo difficile anticipare siti e momenti d'innesco delle frane.
L'esposizione a radon in aria, acqua e suolo resta spesso senza una mappatura delle aree prioritarie di intervento.
Manca uno strumento per pianificare, simulare e validare in anticipo l'efficacia delle opere di mitigazione.
La Nostra Soluzione
Previsione dei siti d'innesco frane tramite suscettibilità e regressione logistica.
Previsione dei momenti d'innesco, calibrata e validata su casi di studio reali (es. Acri, San Fili, Penisola Sorrentina).
Simulazione numerica delle aree colpite dalla propagazione (colate) e mappe di hazard.
Funzionalità
Landslide Decision Support System: integra previsioni meteo, inventario piogge, dati territoriali e inventario frane.
Supporto alla progettazione di opere di protezione, con simulazione comparativa con e senza intervento.
Strumentazione in sito e da remoto, trasmissione dati e pre-allarme in tempo reale alle autorità competenti.
Carta geologica (Progetto CARG), litologia, suoli e analisi morfometrica del territorio.
Analisi geostatistica delle misure in aria, acqua e suolo, con individuazione delle aree prioritarie.
Interventi indoor e nell'acqua (es. degassazione), monitoraggio con dosimetri CR39.
Team
Leadership
CEO - Amministratore Delegato designato
Vision, Networking, Validazione MVP e Prodotto, Supervisione Tecnico-Scientifica.
Referente progetto - Responsabile R&S
Networking, Responsabile Ricerca e Sviluppo.
Customer Satisfaction, Geologia Applicata
Ricerca e Sviluppo Informatico
Networking, Validazione MVP e Prodotto, Servizi Geologici
Marketing, Vendite, Servizi Geologici
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