Taal, in virtù delle sue competenze e al know how acquisito in ambito IoT, si dedica a progetti innovativi volti a superare, passo dopo passo, lo stato dell’arte.

Il progetto SENS-2.0, parte dell’iniziativa ICAERUS finanziata dalla Comunità Europea, è dedicato alla protezione e al monitoraggio della salute degli ulivi colpiti dal patogeno Xylella fastidiosa, responsabile della “Sindrome del Deperimento Rapido dell’Olivo” (OQDS). Questa malattia è una minaccia significativa per la produzione olivicola, in particolare in Italia, dove il settore riveste un’importanza economica rilevante. La Xylella danneggia il tessuto xilematico degli alberi, compromettendo il trasporto dell’acqua e causando necrosi delle foglie, clorosi e, infine, la caduta prematura delle foglie.

Il sistema SENS-2.0 utilizza droni equipaggiati con camere multispettrali per raccogliere dati dettagliati sullo stato di salute degli ulivi. La combinazione di immagini RGB e indici di vegetazione, come l’NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), permette un’analisi precisa delle piante attraverso tecniche di Deep Learning. Un approccio innovativo impiegato è la rete Dual YOLO, che elabora simultaneamente immagini RGB e valori NDVI per classificare lo stato di salute degli alberi, evidenziando sintomi precoci di infezione come variazioni di colore delle foglie e schemi termici anomali.

Il progetto ha portato a un modello di intelligenza artificiale in grado di riconoscere gli alberi e classificare lo stato di salute con una precisione attesa tra il 70% e l’80%. Questo risultato supporta i coltivatori di ulivi e gli esperti agricoli con dati dettagliati per migliorare le strategie di prevenzione e trattamento della Xylella. Oltre ai benefici economici, SENS-2.0 promuove la sostenibilità ambientale grazie a un uso più mirato di risorse come pesticidi e acqua, contribuendo alla conservazione della biodiversità e al miglioramento della gestione ambientale

Progetto volto alla realizzazione di un prototipo di sistema, portatile e multi componente, in grado di rilevare in pochissimo tempo, in contesti predefiniti (urbani, industriali, agricoli) la presenza di sostanze chimiche o biologiche, siano esse di origine antropica o naturale, valutandone la pericolosità e definendo al contempo possibili percorsi di mitigazione del rischio. Il sistema è composto da sensoristica realizzata ad hoc: Sistema LIDAR (laser), Sensoristica distribuita, Drone (opportunatamente attrezzato con sensori specifici) e Centrale Operativa (Controllo, Pianificazione, Gestione). Per il progetto, Taal gode della partnership con l’Università di Roma Tor Vergata, specificatamente del Gruppo di ricerca Elettronica Quantistica e Plasmi (QEPM – Dipartimento di Ingegneria Industriale).

Grazie a Sensor sarà possibile definire un nuovo standard di sicurezza, innalzando la resilienza territoriale in termini di rilevazione e gestione del rischio.