Progetto Treeads

 

 

TREEADS - A Holistic Fire Management Ecosystem for Prevention, Detection and Restoration of Environmental Disasters

H2020-LC-GD-1-1-2020

TREEADS - A Holistic Fire Management Ecosystem for Prevention, Detection and Restoration of Environmental Disasters, si propone di sviluppare una piattaforma integrata di gestione incendi boschivi che consenta l’uso di tutte le tecnologie disponibili per accrescere la resilienza nei confronti di tali rischi, in particolare attraverso la crescita della consapevolezza delle comunità coinvolte.
L’idea è quella di ottimizzare e ri-usare tutte le risorse disponibili (sociali e tecnologiche), nelle diverse fasi di gestione degli incendi boschivi.
In relazione alla fase di “Prevenzione e Preparazione”, TREEADS propone:
•    L’uso di uno strumento per valutazione real-time del rischio, basato sulla logica delle reti neurali ed in grado di ricevere diverse tipologie di input.
•    La creazione di un modello di Fire Adapted Communities (FAC) che possa rappresentare anche un incentivo per lo sviluppo di specifiche soluzioni assicurative.
•    L’uso di geopolimeri (Alkali Activated Materials - AAM) sviluppati a partire dalle ceneri di incendi boschivi (Post Wildfire Ashes – PWA) per incrementare la resilienza di edifici ed infrastrutture
In relazione alla seconda fase, di “Allerta e intervento”, TREEADS propone:
•    L’uso di diverse soluzioni tecnologiche basate sull’infrastruttura Copernicus e sull’uso di uno sciame di piccoli droni specializzati nella supervisione dettagliata delle aree boschive.
•    L’uso di strumenti di simulazione e realtà virtuale per la formazione delle squadre di intervento;
•    Lo sviluppo di sistemi di comunicazione e visualizzazione dati da indossare (wearables) e di specifiche attrezzature protettive  
In relazione alla terza fase, “Riforestazione e adattamento”, TREEADS propone una serie di iniziative per il recupero delle aree incendiate basate su tutte le tecniche agroforestali moderne tra cui:
•    L’uso di droni per la semina
•    Sensori IoT per adattare i processi di semina alle necessità dei suoli;
•    L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per determinare i fattori di rischio post-incendio.

Le attività di dimostrazione coinvolgeranno 8 iniziative pilota (sette in diversi paesi europei ed una a Taiwan) e consentiranno la validazione ed il test delle diverse soluzioni sviluppate in diversi scenari climatici, biogeografici e socio-economici.

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Partners
Rise Fire Research As; Jotne Epm Technology As; Bundesanstalt Fuer Materialforschung Und - Pruefung; Altran Innovacion Sl; Drone Hopper Sl; Universidad de Salamanca; Squaredev Bv; Fundacion Cartif; Universitat de Girona; National Center for Scientific Research "Demokritos"; Software Imagination & Vision Srl; Otto-Von-Guericke-University Magdeburg; Adrestia R&D Private Company; Center for Research and Technology Hellas; Eight Bells Ltd; Acceligence Ltd; Innov-Acts Limited; Frontier Innovations Oe; Airworldwide; Global Biodesign; Engineers for Business S.A.; Lithuanian Research Centre for Agriculture and Forestry; Schmitz Oneseven Gmbh; Trelleborg Offshore Norway As; Woodify; Copenhagen Business School; K3y; Maggioli Spa; Ethniko Asteroskopeio Athinon; Ministerul Mediului, Apelor si Padurilor; Romanian Forestry Association – Asfor; Fundatia Pentru Smurd; Johanniter Osterreich Ausbildung und Forschung Gemeinnutzige Gmbh; Disaster Competence Network Austria; Feischl Richard; Freiwillige Feuerwehr Gumpoldskirchen; Diputacion de Avila; STRESS Scarl; ACAMIR-Agenzia Campana Mobilità Infrastrutture e Reti; Comune Di Sorrento; Pompiers de l'Urgence Internationale; Federacion de Asociaciones Forestales de Castilla y Leon; STADT Graz; Polytechneio Kritis; Mediterranean Agronomic Institute of Chania; Decentralized Administration of Crete; National Taiwan University of Science and Technology.

 

treeads-project.eu

 

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Progetto Sensmat

 

SENSMAT - Preventive solutions for Sensitive Materials of Cultural Heritage

H2020-NMBP-ST-IND-2018

SENSMAT - Preventive solutions for Sensitive Materials of Cultural Heritage, mira a sviluppare ed implementare sensori, modelli e strumenti di supporto alle decisioni oltre che raccomandazioni e linee guida, che siano efficaci, economici, innovativi e user-friendly, a supporto della valutazione preventiva e della prevenzione del degrado, indotto in manufatti di interesse culturale, dalle condizioni degli ambienti in cui sono conservati.
La Conservazione Preventiva è emersa come approccio fondamentale per la tutela a lungo termine dei beni di interesse culturale molto delicati, esposti o in deposito, presso musei piccoli o medi, in ambienti non sempre adatti.
SensMat è un progetto guidato dalle esigenze degli Utenti (sono stati coinvolti 19 musei e si prevede di estendere il campione a più di 100): partendo da risultati di precedenti esperienze, e grazie alle solide competenze coinvolte, il consorzio ha forti possibilità e capacità di sviluppare sensori, modelli e strumenti di supporto alle decisioni, fino ad un elevato livello tecnologico (TRL7).
La modellazione multiscala, i sistemi di gestione dati, le piattaforme collaborative e l’uso della tecnologia IoT applicata alle reti di sensori, consentiranno la valutazione real-time dei manufatti esposti, riducendone, quindi, il rischio di degrado ed i costi di gestione.
La piattaforma sviluppata sarà validata attraverso 10 applicazioni in musei, depositi ed edifici storici, che costituiranno i casi studio del progetto.
Il trasferimento dei risultati, la formazione e la redazione di specifiche linee guida e raccomandazioni normative supporteranno l’adozione su vasta scala delle soluzioni sviluppate.

 

Inizio: Gennaio 2019

 

Partners
Capofila: Commissariat a l’energie atomique et aux energies alternatives
Linkopings Universitet, Universitaet Stuttgart, TTI-technologie-transfer-initiative, CNRS, CETMA, IUAV, STRESS Scarl, Technische Universitaet Graz, Universite de Bretagne Occidentale, Institut de la Corrosion, Gfm-net, Bassetti, RISE, Wavestone Luxembourg, Metropole de Lyon, De Kulturhistoriske Museer i Holstebro Kommune, UniversalMuseum Joanneum.

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