CDMS Aziendale e Climate Change AI: integrazione ML per la gestione avanzata dei dati idrometeoclimatici
CDMS Aziendale e Climate Change AI: integrazione ML per la gestione avanzata dei dati idrometeoclimatici
Il filone di ricerca e sviluppo dedicato al Climate Data Management System rappresenta una delle iniziative più solide e continue portate avanti da Smart Shaped negli ultimi anni. Dopo le prime sperimentazioni del 2022, orientate alla gestione e analisi dei dati idrometeoclimatici provenienti da stazioni di misura e piattaforme osservative, il lavoro è proseguito nel 2023 con test operativi su un’architettura IoT per la raccolta intelligente dei dati climatici nella Repubblica Dominicana. Nel 2024 il percorso ha compiuto un ulteriore passo in avanti, orientando l’attenzione verso l’integrazione tra il CDMS aziendale basato su SURFACE e un modulo di Machine Learning dedicato alle previsioni meteorologiche avanzate, con l’obiettivo di valorizzare ulteriormente il patrimonio informativo gestito dalla piattaforma.
L’intervento degli anni 2023-2024 rientra in un progetto sostenuto dai fondi FESR della Regione Abruzzo, che ha riconosciuto nella gestione e modellazione dei dati climatici un ambito ad alto impatto per l’innovazione e la competitività del territorio. La combinazione tra infrastruttura CDMS, modelli predittivi e un layer dedicato alla fusione dei dati costituisce oggi un tassello fondamentale per abilitare applicazioni intelligenti in settori come il monitoraggio ambientale, la pianificazione energetica e la gestione del rischio climatico.
/ Un mercato in espansione e un ruolo strategico del dato climatico
I CDMS stanno diventando componenti essenziali delle infrastrutture nazionali e internazionali, anche grazie agli standard promossi dalla World Meteorological Organization, che ne certificano qualità, interoperabilità e correttezza dei flussi informativi.
/ Intelligenza Artificiale spinta alla predizione climatica
All’evoluzione delle tecnologie climatiche si affianca quella dell’Intelligenza Artificiale, che sta trasformando la capacità di apprendere dai dati e generare modelli predittivi accurati e scalabili. Le piattaforme di Machine Learning registrano incrementi significativi in termini di adozione industriale, mentre avanzano soluzioni basate su modelli generativi e tecniche di apprendimento automatico in grado di superare i limiti dei metodi numerici tradizionali.
/ Il progetto di integrazione tra SURFACE, GenCast e Data Fusion Layer
Il progetto integra tre componenti in un’unica architettura: SURFACE CDMS, il modello GenCast e un nuovo Data Fusion Layer. L’integrazione dei tre blocchi avviene tramite un server FTP che funge da nodo di scambio, mantenendo semplice la pipeline e permettendo l’evoluzione futura del modello ML senza modificare l’architettura.
/ L'obiettivo di integrazione funzionale
L’obiettivo principale del progetto è stato quello di integrare tre elementi chiave in un’unica architettura funzionale: SURFACE CDMS, il modello GenCast e il nuovo Data Fusion Layer progettato per la gestione eterogenea delle sorgenti dati. SURFACE continua a rappresentare la base affidabile per la gestione, validazione e consultazione dei dati climatici, grazie alla sua aderenza agli standard WMO e alla capacità di gestire l’intero ciclo di vita del dato, dalla raccolta all’archiviazione permanente.
Accanto al CDMS, GenCast introduce un approccio completamente nuovo alla previsione meteorologica. Si tratta di un modello probabilistico basato su tecniche di diffusione condizionale, in grado di generare ensemble globali a 15 giorni con una risoluzione fino a 0,25 gradi, offrendo prestazioni superiori rispetto ai sistemi ensemble operativi basati su NWP tradizionale. La sua capacità di modellare realisticamente traiettorie atmosferiche, catturando la variabilità spazio-temporale degli eventi, ne fa uno strumento particolarmente promettente per applicazioni di analisi del rischio, energia rinnovabile e monitoraggio ambientale.
A collegare questi due elementi è il Data Fusion Layer, un componente sviluppato per acquisire dati idrometeoclimatici da fonti esterne anche molto diverse tra loro, normalizzarli in maniera coerente e renderli disponibili sia per il CDMS sia per il modello ML. Il layer implementa meccanismi di download, validazione, pre-processing e salvataggio distribuito, garantendo una pipeline dati uniforme e riutilizzabile. La progettazione modulare consente inoltre di estendere il sistema con nuovi provider o nuovi modelli di machine learning senza modificare l’architettura generale.
L’integrazione operativa avviene attraverso un server FTP che funge da punto di scambio tra CDMS, GenCast e Data Fusion Layer. Questo approccio mantiene semplice la pipeline, garantendo allo stesso tempo un elevato grado di flessibilità e la possibilità di sostituire in futuro il modello ML con soluzioni analoghe senza impatti rilevanti sull’infrastruttura.
/ Sfide affrontate e soluzioni individuate
Il lavoro di integrazione ha portato alla luce alcune criticità, legate principalmente alla gestione di dataset molto ampi, eterogenei e a elevata variabilità, che richiedono processi di normalizzazione complessi per garantire coerenza e qualità nei risultati. Un’ulteriore sfida riguarda la capacità computazionale necessaria per eseguire GenCast alla sua risoluzione nativa: un modello potente e accurato, ma esigente in termini di risorse, soprattutto in contesti di ricerca e sviluppo.
Per superare questo limite, le sperimentazioni sono state condotte utilizzando la versione a 1 grado di risoluzione, più leggera e adeguata alle infrastrutture attualmente disponibili. Sono state inoltre valutate soluzioni basate su infrastrutture cloud scalabili e risorse HPC, che potrebbero consentire in futuro l’adozione sistematica della versione a 0,25 gradi. Dal punto di vista della pipeline, la modularità del Data Fusion Layer e del CDMS rappresenta un elemento chiave per mantenere robustezza, semplicità gestionale e possibilità di espansione.
/ Stato attuale e prospettive di evoluzione
Il progetto FESR si è concluso con la realizzazione di una demo operativa completa a TRL 7, nella quale SURFACE, GenCast e Data Fusion Layer lavorano in modo coordinato per generare previsioni meteorologiche basate su dati reali e storici raccolti dal CDMS. Questa prima integrazione consente già di osservare il potenziale dell’approccio AI-driven applicato al dominio climatico, aprendo la strada a future applicazioni più avanzate.
Il filone rappresenta oggi uno degli asset più promettenti di Smart Shaped nel campo del Climate Change AI, confermando la volontà dell’azienda di contribuire allo sviluppo di sistemi intelligenti per la comprensione, la previsione e la gestione dei fenomeni climatici in un mondo sempre più basato sui dati.
