La sfida: ottimizzare l’analisi di immagini satellitari usando l’Intelligenza Artificiale

Studiomapp

Il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti, in collaborazione con la National Geospatial Intelligence Agency, ha organizzato DIUx xView 2018 Detection Challenge, concorso internazionale volto a sviluppare nuove soluzioni per la sicurezza nazionale, con un’attenzione specifica alla gestione dei disastri usando l’intelligenza artificiale. La start-up innovativa Studiomapp si è aggiudicata il quarto posto.

La sfida è stata lanciata dalla Defence Innovation Unit (DIU), l’’organizzazione statunitense che ha l’obiettivo di mettere in contatto il Dipartimento di Difesa con aziende tecnologiche innovative e start-up per risolvere problemi di sicurezza nazionale.

Studiomapp è una startup innovativa fondata a fine 2015 con basi a Ravenna e a Roma, la cui missione è promuovere nuove tecnologie per migliorare la qualità della vita.

“Quando siamo venuti a conoscenza della sfida lanciata dal Pentagono”, commenta Angela Corbari, cofondatrice e direttore operativo di Studiomapp, ”abbiamo subito deciso di metterci in gioco. Siamo specializzati in Location Intelligence, e le immagini satellitari sono una delle fonti dati principali che usiamo per reperire informazioni sul territorio e l’ambiente su scala mondiale. Dare un contributo per migliorare le risposte nei casi di disastri naturali, come terremoti ed alluvioni, è stato davvero stimolante.”

Leonardo Alberto Dal Zovo, cofondatore e direttore tecnico di Studiomapp aggiunge: “Sono stati raggiunti risultati incredibili con l’Intelligenza Artificiale applicata alla visione artificiale negli ultimi anni, ma l’analisi di immagini satellitari presenta complessità specifiche ancora non del tutto risolte e le soluzioni che funzionano bene in altri ambiti non riescono ad ottenere risultati altrettanto buoni.”

La mente dietro al successo conclude: “Abbiamo sviluppato un insieme di modelli avanzati di reti neurali che collaborando sono capaci di ottenere risultati generali molto promettenti. ​ Questo premio aggiunge un altro importante riconoscimento globale al nostro know-how nel settore geo-intelligence, già confermato da diversi partner e clienti.”

Studiomapp è supportata da prestigiose istituzioni ed organizzazioni, fra cui l’Agenzia Spaziale Europea, l’Agenzia Spaziale Italiana, Lazio Innova, Climate-KIC, ASTER, il programma europeo Copernicus, CNA e il Comune di Ravenna, mentre per la parte tecnologica si avvale del supporto di Fiware, Microsoft e NVIDIA per l’uso dell’Intelligenza Artificiale con le GPU.

Le motivazioni della sfida

In occasioni di disastri, come l’uragano Irma nel 2017 che ha lasciato una scia di distruzione ed allagamenti dalle Bahamas alla Florida, gli analisti della National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) hanno avuto il compito per varie settimane di analizzare centinaia di immagini satellitari ad altissima risoluzione. Dagli edifici danneggiati alle strade non più percorribili a ponti sommersi d’acqua, le immagini dall’alto hanno fornito informazioni essenziali per i soccorritori e per gli interventi di ripristino.

L’abbondanza di dati derivanti dai sistemi satellitari a sempre maggior risoluzione spaziale e temporale e l’aumento su scala globale delle applicazioni basate dalle immagini di questo tipo ha dato lo slancio per creare modelli ed algoritmi più sofisticati e robusti per l’identificazione di oggetti dall’alto.

L’applicazione di algoritmi di visione artificiale ad immagini satellitari ha il potenziale di rilevare disastri naturali emergenti, migliorarne la risposta e quantificarne gli impatti diretti ed indiretti, in sostanza salvare molte vite.

Il concorso

Gli organizzatori hanno rilasciato un dataset di immagini satellitari, chiamato xView, che copre più di 1400 km quadrati di territorio da tutto il mondo. Le immagini hanno risoluzione a terra di 30cm e provengono dai satelliti di DigitalGlobe, un’azienda americana specializzata nella creazione e distribuzioni di immagini e contenuti geospaziali.

I partecipanti hanno dovuto applicare tecniche di computer vision e algoritmi di apprendimento automatico alle immagini aeree per dare una risposta efficace a un disastro naturale, attraverso un processo di identificazione degli oggetti. Le 60 categorie di oggetti da identificare, come edifici danneggiati, parcheggi, mezzi di soccorso, tende e navi, sono stati definiti da intervista con specialisti di disastri e pubblica sicurezza.

La sfida si è concentrata sull’accelerare innovazioni e migliorare i processi in quattro aree della visione artificiale:

  1. Riduzione della risoluzione minima di rilevamento
  2. Miglioramento dell’efficienza dell’apprendimento
  3. Scoperta di più classi di oggetti
  4. Miglioramento dell’individuazione delle classi a grana fine

Il concorso è stato annunciato a Febbraio, lanciato a Marzo e chiuso ufficialmente in Agosto con un montepremi complessivo di 150mila dollari. Le migliori cinque soluzioni riceveranno un premio in denaro e potranno, a discrezione del Governo statunitense, firmare un accordo con il Dipartimento di Difesa per continuare lo sviluppo della soluzione proposta.