Soggetto identificato: gabbiano. Attività: sospetta. Pericolosità: alta. Inviare alert per procedere all’allontanamento del volatile. È il lavoro che viene svolto dall’algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato dalla start-up riminese The Edge Company (Tec) per ridurre i rischi di collisione tra aeromobili e uccelli che si possono verificare in fase di decollo e atterraggio. È quello che in gergo viene chiamato birdstrike, un evento estremamente comune: si calcola che a livello globale se ne verifichi uno ogni 15 minuti. L’algoritmo è stato implementato nella soluzione Tec Bcms Ventur (Bird Concentration Monitoring System) utilizzando il server ad alte prestazioni Lenovo Ai ThinkSystem SR650, una tecnologia appositamente sviluppata dalla multinazionale leader mondiale dell’Information Technology per supportare applicazioni critiche di computer vision.
Come spiega Valerio Rizzo, Emea AI Head di Lenovo, «Tec è parte dell’ecosistema di partner focalizzati sull’intelligenza artificiale. Un’iniziativa Lenovo nata per incentivare lo sviluppo di soluzioni e tecnologie innovative da parte di start-up specializzate in reti neurali, machine e deep learning». Sono 5 le soluzioni Bcms Ventur finora installate. Presso l’aeroporto di Verona Villafranca, in quelli militari di Grottaglie e Grosseto, nel piccolo aeroporto di Lahr in Germania e in quello cinese di Tianjin. In tutte queste sedi la soluzione è in funzione ormai da tempo ed è pronta per essere estesa in altri Paesi.
Secondo quanto riferito da Fabio Masci, amministratore delegato di Tec, ci sono contatti per un suo utilizzo negli Stati Uniti, in America del Sud e nei Balcani. Sulla base dei risultati positivi conseguiti sinora, Tec sta già pianificando il futuro. In sperimentazione una versione della soluzione, denominata Bcms Ventur D, per aiutare ad affrontare la crescente minaccia di incursioni di droni, e una versione chiamata Bcms Ventur X per il rilevamento di ostacoli in volo. Tec è parte dell’ecosistema di Thales, che li ha selezionati per il suo acceleratore d’impresa AI@Centech, il programma per sostenere lo sviluppo delle start-up più promettenti nell’ambito dell’intelligenza artificiale aerospaziale.
Birdstrike, danni economici per 8,2 milioni di euro l’anno
Secondo Enac, l’ente nazionale per l’aviazione civile, dal 1988 a oggi oltre 282 persone sono rimaste uccise nel mondo a causa di birdstrike e almeno 263 aerei sono andati distrutti o danneggiati. La sola aviazione civile degli Stati Uniti spende quasi un miliardo di dollari l’anno per contrastare il fenomeno. Ma le statistiche nascondono una realtà ancora peggiore. L’Icao (l’Organizzazione internazionale dell’aviazione civile) sostiene che il 70% dei birdstrike non vengono mai segnalati. In Italia i danni economici dovuti all’impatto tra aerei e uccelli sono stimati in 8,2 milioni di euro, tra ritardi sui voli e riparazioni. Nell’aeroporto di Roma Fiumicino, nel corso del 2020 sono stati registrati 103.495 casi di potenziali birdstrike e 49 collisioni.
Un fenomeno in aumento in tutto il mondo
Il primo incidente documentato tra un uccello e un aereo risale al 1905, e sin da subito le autorità aeronautiche di tutto il mondo si sono occupate di questo problema con crescente preoccupazione. Ciò è dovuto principalmente all’aumento progressivo del traffico aereo, ma anche all’incremento numerico di molte popolazioni di animali selvatici nel corso degli ultimi decenni. Secondo le rilevazioni più aggiornate, negli Stati Uniti gli impatti tra fauna selvatica e aviazione civile sono passati da 1.850 nel 1990 a 16.020 nel 2018. In Italia il numero è aumentato dai 348 del 2002 ai 2.095 del 2019. La maggior parte degli impatti tra aeromobili e fauna selvatica si verifica negli aeroporti e nelle loro immediate vicinanze, dove la quota di volo è relativamente bassa. Come rilevato dall’Enac, il 70% degli eventi avviene al di sotto dei 200 ft di quota, l’85% al di sotto degli 800 ft e oltre il 90% sotto i 2.000 ft.
Un team interdisciplinare, di esperti di biologia ed intelligenza artificiale
Anche se un birdstrike non compromette necessariamente la sicurezza di un volo, il costo per scongiurare collisioni con i volatili può essere spesso rilevante, nell’ordine delle decine di migliaia di euro. Gli aeroporti devono infatti fare affidamento su operatori addetti al monitoraggio (bird control units) che sono obbligati a percorrere in auto centinaia di km del perimetro aeroportuale. Tutto questo viene meno utilizzando una soluzione come Bcms Ventur poiché sistema è in grado di monitorare in autonomia l’intero perimetro dell’area. Grazie alla creazione di un team interdisciplinare, di esperti di biologia e intelligenza artificiale, Tec ha “addestrato” la rete neurale facendo analizzare oltre 100.000 immagini di diverse specie di uccelli. «Negli anni novanta sono stato a capo della sicurezza del volo per l’Aeronautica Militare Italiana e durante quel periodo, ho passato molto tempo ad analizzare il problema degli impatti tra aerei e stormi, racconta l’amministratore delegato di Tec. A partire dal 2010, quando la tecnologia di riconoscimento visivo è diventata di uso comune, mi sono reso conto che c’era una grande opportunità di sfruttare l’intelligenza artificiale per proteggere i viaggiatori dai pericoli dei birdstrike. Da qui è nata l’idea che ha portato alla realizzazione del sistema che implementa l’attuale algoritmo. Uno sviluppo che ha richiesto più di 3 milioni di euro di investimenti».
Una precisione di gran lunga superiore a quella degli essere umani
Utilizzando una o più telecamere ad alta definizione, la soluzione riesce a coprire un raggio di oltre due chilometri intorno a un aeroporto. Il sistema sfrutta un software per l’elaborazione dei dati in tempo reale. Rileva la posizione e le specie di tutti gli uccelli presenti nell’area e fa scattare automaticamente le chiamate di avvertimento affinché le bird control unit possano procedere alla dispersione degli uccelli.
«Bcms Ventur può rilevare il numero, la posizione e le specie di uccelli con un grado di precisione che gli esseri umani non sono assolutamente in grado di eguagliare, afferma Masci. Per esempio, abbiamo recentemente confrontato le prestazioni di Bcms Ventur con quelle di un team di esperti presso l’aeroporto di Verona. Anche con solo due delle cinque telecamere attive, sono stati rilevati oltre 900 uccelli, cinque volte di più degli osservatori umani».
Un algoritmo esperto di ornitolologia
Nel team della start-up, il biologo Christian Angelici. «Il sistema non utilizza solo immagini video ma è un’architettura complessa che racchiude in sé, sotto forma di algoritmi, tutte quelle conoscenze che derivano dalla competenza operativa ed esperienze biologiche. L’algoritmo non ragiona soltanto sul riconoscimento delle immagini acquisite dalle telecamere, ma sulla frequenza del battito alare, sui dati associati alle differenti specie e in funzione delle condizioni climatiche e stagionali» Insomma, l’algoritmo è un esperto di ornitologia, sa classificare le differenti categorie, comprende e interpreta ciò che avviene nell’ambiente di riferimento monitorato.
«In questo caso era importante trasferire la conoscenza della biologia in un algoritmo utilizzabile dal sistema. Tutto ciò permette di analizzare un insieme eterogeneo di dati e immagini, offrendo una capacità predittiva», spiega Angelici. In buona sostanza l’algoritmo fa tutto quello che non riesce a fare un radar, fornendo un indice di rischio dinamico: stormo in pista, rischio alto; basso se si tratta di una rondine che vola a bordo pista. In base a queste informazioni l’operatore può intraprendere delle azioni utilizzando i sistemi di dispersione come cannoni a gas o luci laser. «Tuttavia, il metodo più efficace per rimuovere la presenza di volatili in pista – dice il biologo – è il distress-call, il grido che l’uccello emette quando si trova in una situazione di pericolo».
L’intelligenza artificiale non è magia. L’algoritmo non nasce “imparato”. Serve un addestramento sul campo
L’obiettivo di Tec è migliorare la sicurezza del volo senza sacrificare la vita dei volatili. L’algoritmo sviluppa la conoscenza mano a mano che vengono collezionati i dati (più di 2 tera quelli acquisiti in un mese nello use case dell’aeroporto tedesco di Lahr). «Per funzionare con capacità sempre più grandi viene addestrato al meglio, almeno due volte all’anno. Essendo un algoritmo di deep learning vale sempre una stessa regola, maggiori sono le informazioni acquisite migliori sono le performance», dice Masci. Insomma, l’intelligenza artificiale non è magia. L’algoritmo non nasce “imparato”. Come tutti deve seguire un percorso di apprendimento e, una volta a regime, lavora con la massima efficienza. Nei diversi siti in cui il sistema è installato la percentuale di corretta classificazione è compresa tra il 90 e il 97 percento e la capacità di osservazione è 7,5 volte più precisa di quella dell’uomo. Tra i vari vantaggi, il funzionamento anche in condizioni meteorologiche avverse, anche quando c’è nebbia. La distanza da monitorare può arrivare fino 400 metri e in condizioni di buona visibilità si riescono a individuare stormi di gabbiani a oltre 1 km di distanza.
La configurazione del server Lenovo Ai ThinkSystem SR650
Il server su cui è basata la soluzione Bcms Ventur è equipaggiato con Gpu Nvidia Quadro Rtx 4000 e una capacità storage di 16 GB. Può analizzare in parallelo fino a dieci stream video 4K che vengono acquisiti da telecamere Bosch Mic Ip 7000i Ultra. È possibile gestire fino a 18 telecamere per singolo server. Utilizzando Lenovo XClarity Administrator, Tec può anche eseguire le attività standard di gestione e manutenzione in remoto, riducendo i costi e garantendo al contempo alti livelli di disponibilità. Come spiega Rizzo, «Il sistema predisposto per Tec è una configurazione scalabile nel tempo, modulare, che permette di aggiornare architetture hardware, nuovi processori e acceleratori grafici a mano mano che crescono le esigenze elaborative o quando si rendono disponibili processori o acceleratori grafici di nuova generazione».
