Progetto AI4Nature

Programma: PON Ricerca e Innovazione 2021–2027

Azione 1.1.2 – Sostegno a filiere strategiche della ricerca
Azione 1.1.3B – Validazione e messa in rete di aggregazioni della ricerca
Azione 1.4.3 – Rafforzamento delle competenze per l’ecosistema dell’innovazione

• Monitoraggio ambientale
• Gestione del rischio climatico
• Conservazione e ripristino della biodiversità

Aree territoriali: focus sulle Regioni Meno Sviluppate (Basilicata, Calabria, Campania, Molise, Puglia, Sardegna, Sicilia)

Capofila: National Biodiversity Future Center
Co-proponente: Fondazione FAIR
Partner: 17 tra università, centri di ricerca e imprese
Budget totale: 8.997.880,77 € (complessivo sulle 3 azioni)

Il progetto AI4Nature – Intelligenza Artificiale per il Rischio Ambientale e il Restauro della Biodiversità è un’iniziativa di ricerca industriale e sviluppo sperimentale finanziata nell’ambito del Programma Nazionale “Ricerca, Innovazione e Competitività per la transizione verde e digitale 2021–2027”, con l’obiettivo di sviluppare soluzioni avanzate basate su Intelligenza Artificiale per l’analisi e la gestione dei rischi ambientali e per il supporto alle strategie di tutela della biodiversità.

Il progetto, promosso dalla Fondazione NBFC in collaborazione con la Fondazione FAIR, si inserisce nel quadro delle politiche nazionali ed europee per la transizione ecologica, promuovendo l’integrazione tra tecnologie digitali avanzate e scienze ambientali. In particolare, AI4Nature sviluppa strumenti innovativi per il monitoraggio degli ecosistemi, la previsione di fenomeni ambientali complessi e la gestione sostenibile del territorio.

Attraverso un partenariato ampio e multidisciplinare, il progetto combina competenze scientifiche e industriali per affrontare sfide critiche legate al cambiamento climatico, alla perdita di biodiversità e alla resilienza degli ecosistemi, con un focus specifico sulle Regioni del Mezzogiorno.

Le attività progettuali si concentrano su tre ambiti principali:

• Monitoraggio e analisi ambientale: sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per l’analisi di dati ambientali complessi e la valutazione dei rischi
• Gestione del rischio e resilienza: strumenti predittivi per la prevenzione e la mitigazione degli impatti ambientali
• Ripristino della biodiversità: supporto alle strategie di conservazione e rigenerazione degli ecosistemi

L’obiettivo è rafforzare le filiere della ricerca e dell’innovazione nelle regioni meno sviluppate, favorendo il trasferimento tecnologico e l’adozione di soluzioni avanzate in contesti operativi reali.