Verrà aperta una nuova finestra
Immagine della notizia
Storie di innovazione

11/10/2018

Sensori digitali come occhi di falco per prevenire contaminazioni delle acque milanesi

UniMib coordina il progetto Pilgrim, finanziato da Regione Lombardia con fondi POR FESR 2014-2020

Redazione Open Innovation

Redazione Open Innovation

Regione Lombardia

Sensori digitali, Data Analytics e Machine Learning. Ovvero soluzioni tecnologiche innovative per monitorare in tempo reale la qualità delle acque milanesi destinate al consumo umano e per prevenire eventuali rischi di contaminazione chimico-microbiologica.

 

Questo mette in campo il progetto PILGRIM, coordinato dall’Università Milano Bicocca e finanziato da Regione Lombardia con fondi POR FESR 2014-2020 (Innovazione e competitività): il contributo previsto è di quasi 668 mila euro, sul valore complessivo del progetto di oltre 1,1 milioni di euro.

 

PILGRIM recepisce le linee guida del Water Safety Plan, che evidenziano l’importanza di sviluppare attività di prevenzione sulla rete idrica per tutelare al meglio i cittadini e consumatori.

Il progetto realizzerà allora un sistema integrato, capace di scrutare la rete idrica nella sua globalità come l’occhio di un falco pellegrino (PILGRIM) di percepire ogni piccola variazione e quindi di agire prontamente. Anzi, dove possibile, si punta a intervenire in modo preventivo.

 

UN’ALLEANZA TRA PUBBLICO E PRIVATO

 

Il progetto è portato avanti in collaborazione tra MM SpA, l’ente gestore del servizio idrico della città di Milano, e diverse imprese private: Isoil Spa, azienda leader nella sensoristica; FEM2 Ambiente Srl, esperta nella diagnostica delle acque; e Italdata SpA, azienda ICT per la fornitura di soluzioni tecnologiche per le smart cities.

 

Il fronte delle azioni di ricerca è coperto dall’Università degli Studi di Milano-Bicocca, alla quale è affidato appunto il coordinamento del progetto, oltre a focus specifici sia su sensori e kit diagnostici, sia su soluzioni per la gestione delle informazioni. E ancora, dal Consorzio Milano Ricerche, ente di ricerca privato, che svilupperà soluzioni di Data Analytics e Machine Learning per una migliore comprensione, previsione e prevenzione di possibili eventi di contaminazione chimico-microbiologica.

 

Nessun allegato selezionato.
Tag di interesse
Non sono presenti aree di interesse associate a questo contenuto