Progetti PRIN
Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica

Il sequestro a lungo termine del carbonio atmosferico in ecosistemi “blue carbon” è un importante strategia per la mitigazione del cambiamento climatico. Il carbonio immagazzinato negli ecosistemi costieri e marini, in particolare nelle praterie di fanerogame acquatiche, è catturato dagli organismi e immagazzinato sotto forma di biomassa e sedimenti.
Il progetto BLUES focalizza l’attenzione sulle praterie di fanerogame acquatiche dell'Adriatico settentrionale per valutare la loro capacità attuale e potenziale di catturare e accumulare l’anidride carbonica sotto forma di carbonio organico ed inorganico. 
Il progetto valuterà il sequestro di carbonio in praterie costituite da quattro diverse specie di fanerogame acquatiche e nel biota biostrutturante strettamente associato alle praterie. Questo biota, composto da organismi di vario genere sia animali che vegetali, utilizza l’anidride carbonica per formare gusci e rivestimenti e dipende sia dall'esistenza della prateria ma anche dal tipo di angiosperma che la forma. Inoltre, poiché la capacità di sequestro del carbonio delle praterie di fanerogame acquatiche può variare tra le specie e persino all'interno di praterie della stessa specie in diverse lagune, è essenziale ottenere valori di stoccaggio del carbonio specifici per sito. 
Al fine di delineare un quadro conoscitivo approfondito delle praterie di fanerogame acquatiche, il progetto mira a ottenere dati inerenti l’estensione e la condizione delle praterie e dati inerenti il servizio ecosistemico di sequestro e accumulo di carbonio. L’estensione verrà determinata tramite immagini multispettrali ad alta risoluzione per mappe multitemporali. La condizione verrà valutata mediante misura di metriche di stato e di metriche di pressione, sia della colonna d’acqua che del sedimento, influenti la condizione delle praterie. Il sequestro e l’accumulo di carbonio verrà invece valutato quantificando il carbonio immagazzinato nella biomassa vegetale (foglie, rizomi e radici) delle fanerogame acquatiche, negli organismi epifiti (animali e vegetali) e nei sedimenti considerando sia le forme organiche (microalghe, macroalghe, biota associato e detriti) che inorganiche (carbonati). 
I siti di studio saranno quattro in Laguna di Venezia, con praterie di Cymodocea nodosa, Zostera marina, Zostera noltei e Ruppia cirrhosa, e due nelle lagune del Delta del Po, caratterizzati da praterie di Ruppia cirrhosa (un sito con praterie "naturali" e un sito con praterie "ripristinate" dal progetto Life Transfer). In ogni sito verrà campionata trimestralmente la biomassa vegetale epigea ed ipogea e verranno prelevati dei campioni di sedimento fino a 30 cm di profondità. Due volte all’anno, invece, negli stessi siti verrà campionata l’epifauna mobile presente all’interno della prateria e l’ipofauna presente nei sedimenti della prateria.

Il progetto ha l'obiettivo di identificare aspetti della Variabilità Oceanica Intrinseca (VOI) nel Mar Mediterraneo su un ampio intervallo di scale temporali e di valutare il ruolo svolto dalla VOI nel plasmare caratteristiche conosciute dello stato medio e della variabilità globale della circolazione del Mar Mediterraneo.

I disastri idrogeologici, come alluvioni e valanghe, possono avere un impatto traumatico significativo sulla psicologia di bambini e adolescenti, provocando comportamenti maladattivi sia durante la fase di emergenza che successivamente. Sebbene ci sia scarsa conoscenza sugli interventi progettati per sviluppare la competenza emotiva—ovvero la capacità di esprimere, comprendere e regolare le emozioni—per affrontare i traumi psicologici legati a futuri disastri, la ricerca ha dimostrato che i training socioemotivi possono migliorare questa competenza, anche in merito a preparazione per disastri naturali come i terremoti. Tuttavia, lo studio delle emozioni legate all'apprendimento, note come emozioni di riuscita, è stato trascurato nei programmi di training.
Il progetto WatHEMOT mira a migliorare la resilienza degli studenti delle scuole primarie e secondarie di primo grado nei confronti dei futuri disastri idrogeologici, aumentando la loro competenza emotiva. Il progetto testerà un intervento psico-educativo che aumenti la comprensione del rischio idrogeologico e dei comportamenti di sicurezza, associando anche strategie di regolazione emozionale. Coinvolgeremo studenti dalla quarta elementare fino alla seconda media, assegnati a un gruppo sperimentale o a un gruppo di controllo. L'intervento sarà suddiviso in tre fasi: pre-training, un programma di training di 10 unità e post-training, con unità settimanali. Ogni unità comprenderà attività sia di apprendimento che di progettazione di “smart things”: oggetti e dispositivi dotati di tecnologie intelligenti che possono interagire con gli utenti e con l'ambiente circostante.
Queste attività pratiche daranno ai giovani gli strumenti per riflettere sull'impatto della tecnologia nella loro vita, allineandosi agli obiettivi dell'Agenda ONU 2030 per lo Sviluppo Sostenibile, promuovendo preparazione e resilienza attraverso l'esperienza diretta con oggetti intelligenti. Le analisi statistiche valuteranno l'efficacia del training e il legame tra emozioni di riuscita e risultati di apprendimento. L'impatto del progetto è triplice: (a) accademico, sviluppando nuove conoscenze sui fattori che promuovono l’apprendimento nell'educazione ai disastri; (b) tecnologico/educativo, migliorando le competenze nel design di “smart things”; (c) professionale, fornendo linee guida per informare la comunità e ridurre i costi degli interventi per la salute mentale.

Il calcolo distribuito è ormai diventato una tecnologia pervasiva a causa della diffusa adozione di dispositivi elettronici connessi all'infrastruttura Internet, che vengono utilizzati da privati, aziende e istituzioni per svolgere un numero crescente di attività in modalità digitale. Uno degli esempi più importanti dell'ultimo decennio è la tecnologia blockchain. Si tratta di un libro mastro distribuito che registra in modo permanente le transazioni che avvengono tra parti non fidate in un ambiente decentralizzato e disintermediato, ideato per evitare il problema della doppia spesa nelle piattaforme di valuta virtuale.
Numerosi problemi interessano le blockchain pubbliche e prive di autorizzazione, tra cui l'eccessivo consumo di energia richiesto dal protocollo di consenso e i conflitti tra l'immutabilità dei dati e le normative. Nel caso specifico dei metodi di pagamento innovativi, vi sono anche rischi di perdita di sovranità monetaria e di stabilità finanziaria, come testimoniato dal fatto che molte banche centrali stiano esplorando l'emissione di quella che viene chiamata Central Bank Digital Currency (CBDC).
Lo sviluppo di sistemi distribuiti complessi come le blockchain private è estremamente impegnativo in termini di garanzia di elevati livelli di corretto funzionamento, protezione dei dati e qualità del servizio. Diventa persino un problema critico nelle piattaforme CBDC, dove errori, violazioni dei dati e scarse prestazioni possono avere conseguenze economiche e sociali difficili da stimare. Ciò richiede un approccio basato sullo sviluppo di modelli robusti già nelle prime fasi di progettazione in modo da consentire la costruzione di sistemi che soddisfano fin dall’inizio delle proprietà di interesse.
Il progetto NiRvAna riguarda l'uso di metodi formali per la modellazione di aspetti funzionali e non funzionali del comportamento e della struttura delle blockchain private.

I cambiamenti globali stanno avendo effetti importanti sugli oceani del mondo. Due delle principali conseguenze nell'ambiente marino sono il riscaldamento degli oceani, guidato dal riscaldamento globale dell'atmosfera, e l'acidificazione degli oceani, dovuta alla  dissoluzione in acqua di anidride carbonica.
Il progetto ”Impact of Climate Change on the biogeochemistry of Contaminants in the Mediterranean sea” (ICCC) propone un'indagine innovativa e sistematica sugli effetti dei cambiamenti climatici su i) circolazione del Mediterraneo e proprietà fisiche, ii) distribuzioni spaziali di plancton, materia organica e componenti principali di C, N, P, Si, cicli biogeochimici, iii) distribuzione e speciazione chimica di Cd, Cu e Hg, ovvero metalli che potrebbero indurre effetti tossici sull'ecosistema quando presenti nelle loro forme biodisponibili a livelli relativamente elevati di concentrazione.
Sarà adottato un approccio integrato, multidisciplinare, sperimentale e modellistico. Un ampio spettro di esperimenti di laboratorio e sul campo supporterà e vincolerà modelli specifici ad alta risoluzione, che eseguiranno un insieme di simulazioni numeriche al fine di riprodurre l'evoluzione delle più importanti variabili idrodinamiche e biogeochimiche nel futuro (2000-2100) e per studiare e quantificare gli effetti dei cambiamenti climatici sulla distribuzione spaziale e sulla speciazione chimica di Cu, Cd e Hg nell'acqua di mare.

Il progetto SOS si propone di esplorare l'espansione delle piante arbustive come risposta diffusa ai cambiamenti climatici nelle Alpi europee, concentrandosi sulla proliferazione di salici idrofili in vari habitat alpini. Questi arbusti stanno alterando la vegetazione da arbusti subalpini a prati alpini e nevai, lungo un gradiente altitudinale di 1000 metri. Il progetto mira a comprendere i meccanismi di successo di questi salici rispetto ad altre specie target (Rhododendron ferrugineum, Carex curvula, Salix herbacea), focalizzandosi su tre aspetti:

1. caratteristiche delle piante, fenologia e performance fotosintetiche;
2. microbiota del suolo, incluse le micorrize delle radici;
3. caratteristiche fisico-chimiche del suolo e la disponibilità di nutrienti per le piante.

Sfruttando i risultati del progetto PRIN RESACC, il progetto utilizzerà dati sulla localizzazione e le caratteristiche degli arbusti invadenti. Lo studio si svolgerà nell'alta Valtellina (Alpi Centrali italiane) in tre valli (Braulio, Foscagno, Gavia) attraverso gradienti altitudinali. Verrà adottato un approccio specifico per ciascuna specie per comprendere se l'espansione dei salici è dovuta a prestazioni fisiologiche superiori, cambiamenti nel microbiota del suolo o nei loro simbionti micorrizici. Il progetto avrà impatti scientifici sulle relazioni tra piante e suoli, con un'attenzione particolare al ruolo del microbioma delle piante nell'aiutare l'adattamento ai cambiamenti climatici, con l’obiettivo di proporre azioni di mitigazione ai cambiamenti climatici in ambienti montani, incluso l'uso dell'inoculazione di micorrize per promuovere la produttività e la sostenibilità degli ecosistemi.

Le acque di transizione includono una vasta gamma di ambienti dinamici diversificati, come lagune costiere, saline e zone umide salmastre, manifestando caratteristiche eterogenee. Questi ecosistemi sono soggetti a variazioni ripetute e improvvisi cambiamenti di diversi parametri ambientali (ad esempio, pH, temperatura, salinità) e talvolta a forti stress antropici, che influenzano le comunità microbiche richiedendo una loro alta adattabilità. Gran parte di questi ambienti e delle loro comunità "microbiche", fra cui la componente virale, sono sottovalutati e la loro diversità chimica e biologica è ancora sottostimata. Pertanto, questi ambienti meritano di essere studiati in dettaglio per comprendere il loro completo ruolo ecologico, il loro potenziale nell’ospitare patogeni e/o nuovi ceppi microbici (o specie trascurate), con caratteristiche uniche sfruttabili per la scoperta di nuove molecole bioattive.
In questo progetto, verranno studiate tre specifiche aree marine di transizione (le "Saline di Tarquinia", una salina non attiva; le "Saline Conti Vecchi", una salina attiva; e la laguna di Venezia) per il loro biota microbico (procarioti ed eucarioti) e virale. La biodiversità sarà analizzata utilizzando tecnologie avanzate di sequenziamento per delineare la sua funzionalità e il potenziale nell’ospitare eventuali patogeni o microorganismi preziosi per applicazioni biotecnologiche (ad esempio, la produzione di molecole bioattive).

I decapodi marini (crostacei) sono un’importante risorsa per la pesca in tutto il mondo e l’astice europeo (Homarus gammarus Linnaeus, 1758) raggiunge uno dei valori commerciali più alti, ma le sue popolazioni naturali sono a rischio di sovrasfruttamento. Il principale obiettivo della ricerca è l’analisi della plasticità fenotipica dei giovanili di astice europeo Homarus gammarus nella prospettiva di migliorare le azioni di ripopolamento (restocking) e la produzione delle attività di acquacultura. Il lavoro è focalizzato su due popolazioni della specie (tirrenica e adriatica) e si appoggia ad un impianto di allevamento da tempo sviluppato dall’università della Tuscia (Unitus), presso il dipartimento di Scienze Ecologiche e Biologiche. Il principale obiettivo è l’aumento della probabilità di successo delle azioni di restocking, favorendo la sopravvivenza dei giovanili rilasciati. Test di laboratorio e test di post-rilascio sul campo saranno condotti al fine di:

1. esplorare come e in quale misura le condizioni ambientali plasmano l’ontogenesi della specie,
2. esplorare come poter rifinire il repertorio comportamentale degli individui al fine di migliorarne la performance e la competenza ecologica in natura.

Le principali tematiche di interesse del progetto SMARTsports sono l’analisi e la misura delle performance sportive, l’identificazione di fattori di successo e di strategie di gioco ottimali, la previsione degli esiti di una partita e dei risultati individuali di un atleta, la valutazione di caratteristiche psicologiche degli atleti in relazione alla performance sportiva e al benessere fisico e mentale degli atleti stessi, con un particolare focus sui risultati sportivi di atleti disabili, sia in un contesto professionistico che amatoriale. A questo scopo il progetto si prefigge di riunire una grande varietà di competenze nei campi della modellistica statistica, l’analisi multivariata dei dati, l’apprendimento statistico e algoritmico applicati all’analisi e alla psicometria in ambito sportivo.

In questo progetto consideriamo problemi di perturbazione e asintotici per equazioni differenziali ellittiche. Consideriamo diversi tipi di perturbazione: perturbazioni di dominio (perturbazione regolare e singolare per problemi elettromagnetici, degenerati, di Steklov, non lineari e di ordine superiore, singolarità angolari, ecc.), di massa e geometria (limiti degli autovalori e ottimizzazione), dei coefficienti (regolarità e stabilità, casi costanti/non costanti). L'obiettivo principale del progetto è quello di sfruttare l'interazione tra la teoria del potenziale e il calcolo delle variazioni e, più in generale, di utilizzare in modo inedito punti di vista geometrici: studieremo problemi di perturbazione e asintotici in contesti Riemanniani, e applicheremo anche tecniche geometriche per lo studio di problemi in spazi Euclidei. Oltre ai problemi di perturbazione veri e propri, considereremo anche questioni più astratte e fondamentali, necessarie per migliorare la comprensione della struttura geometrica e funzionale, come ad esempio: il ruolo della massa da un punto di vista geometrico; la perturbazione del dominio in un contesto Riemanniano generale; gli operatori riducibili per la risoluzione di BVP generali; il calcolo numerico dei potenziali; le proprietà di regolarità dei layer potential; ecc.

La presenza di residui biogenici sulle superfici di strumenti litici (macine e pestelli) rinvenuti in contesti archeologici datati al Paleolitico superiore suggerisce che Homo sapiens abbia intenzionalmente trasformato le piante per uso alimentare e per altri usi, durante la colonizzazione dell’Eurasia occidentale avvenuta tra 60.000 - 25.000 anni fa, quindi ben prima dell’inizio dell’agricoltura. Tra questi residui i granuli di amido hanno dimensione micrometrica e il loro studio richiede che vengano opportunamente rimossi dai reperti archeologici per poter essere caratterizzati. Attualmente la rimozione viene effettuata mediante sonicazione in acqua o mediante stripping della superficie del reperto litico, utilizzando peels di derivati polivinilici. Entrambe queste procedure possono alterare i residui estratti e impedirne (nel caso dei peel) la successiva caratterizzazione chimico-fisica. Il progetto SMart4BioArCH vuole proporre una procedura integrata attraverso lo sviluppo di materiali innovativi intelligenti che agiscano come adsorbenti reversibili per intrappolare e rilasciare residui biogenici presenti su strumenti litici identificati in collezioni museali selezionate, al fine di poter ricavare informazioni sia sulla morfologia sia sulle proprietà chimico-fisiche. I nuovi materiali adsorbenti saranno testati prima su proxy ottenuti attraverso archeologia sperimentale (utilizzando una selezione di rocce e piante amidacee coerenti con il contesto archeologico di riferimento) e quindi sui reperti archeologici reali. SMart4BioArCH pertanto si prefigge, attraverso l’uso di questi materiali, di implementare con procedure di rimozione innovative e meno invasive, la caratterizzazione convenzionalmente effettuata sui residui mediante microscopia ottica, al fine di identificare quali tipologie di piante potessero essere disponibili per l’uomo durante la colonizzazione dell’Eurasia.

WHAM! riconosce il ruolo sempre più importante del paradigma del Machine Learning-as-a-service (MLaaS), che delega a terzi la maggior parte della pipeline di addestramento. In questo nuovo contesto, potrebbe essere necessario adattare/modificare le tecniche tradizionali di valutazione della sicurezza, studiate nell’ambito dell’Adversarial ML (posing, evasion, inversion o pattern mining attack). WHAM! si propone di migliorare e certificare la robustezza dei sistemi di intelligenza artificiale in tutta la pipeline MLaaS, studiando nuovi schemi per incorporare informazioni nei modelli ML al momento dell'addestramento a fini di sicurezza, con l'obiettivo di semplificare la certificazione dei modelli al momento del test. Ad esempio, watermarking incorporati nei dati per verificare se il fornitore di MLaaS ha utilizzato il set di dati presentato nella sua interezza o, al contrario, se il modello è stato esposto a potenziali bias. Alcuni punti di interesse del progetto sono:

1. le implicazioni per la sicurezza dei meccanismi di hiding delle informazioni quando vengono utilizzati all’interno di framework di AI/ML;
2. l'efficacia dei watermark rispetto alla loro sfruttabilità per malicious campaign;
3. meccanismi di difesa per prevenire attacchi di exfiltration utilizzando i watermark.

Gli eventi idrologici estremi, come inondazioni e colate di rocce/detriti o fango, sono in rapida crescita, e questa tendenza continuerà a peggiorare nel prossimo futuro. I nostri argini, dighe, e strutture di controllo delle inondazioni sono stati per lo più concepiti sulla base di criteri di progettazione non adeguati all’attuale frequenza e intensità degli eventi idrologici estremi. Ciò significa che, in molti casi, non è possibile prevedere la risposta di una struttura idraulica ad eventi imprevisti, impedendo una tempestiva pianificazione di adeguati interventi di miglioramento.
La descrizione fisica di questi sistemi idraulici tiene conto della mutua interazione tra la fase fluida e la parte deformabile delle strutture. La simulazione numerica di questi sistemi accoppiati è estremamente impegnativa dal punto di vista computazionale, limitando così l'applicazione pratica di questi modelli numerici.
L'obiettivo del progetto è la creazione di Digital Twins (DTs, gemelli virtuali) per strutture idrauliche e di protezione da rischi idrogeologici quali alluvioni e colate detritiche. I DTs devono essere in grado di prevedere la risposta della struttura in tempo reale, per adattarsi ai dati di misurazione dell’evento estremo. La velocità computazionale necessaria sarà raggiunta combinando tecniche di assimilazione dei dati (DA) e modelli di ordine ridotto (ROM) per sviluppare metodi di apprendimento automatico per DTs complessi e accurati ad alta fedeltà. I ROM cattureranno le caratteristiche rilevanti del processo reale, garantendo al tempo stesso l'efficienza computazionale per applicazioni quasi in tempo reale. I DA correggeranno e ottimizzeranno continuamente i ROM attraverso il flusso continuo di dati di monitoraggio durante le condizioni operative.

L'estensione del ghiaccio marino Artico si è ridotta notevolmente nel corso degli ultimi decenni. Questo declino è particolarmente pronunciato al confine tra Artico ed Atlantico, dove il fronte che separa le acque relativamente calde e salate di origine atlantica da quelle fredde di origine artica si sta progressivamente spostando verso l'interno dell’Artico. Questo fenomeno, noto come Atlantificazione dell'Oceano Artico, ha impatti di larga scala che coinvolgono aspetti ambientali ma anche economici, dal ritiro dei ghiacciai di marea alla perdita di ghiaccio marino e alla stabilità dei gas idrati. Il progetto di ricerca ATTRACTION si propone di analizzare nuovi archivi paleo-oceanografici da una regione strategica dell’Artico caratterizzata dall'influsso atlantico per fornire nuovi dati su dinamiche del ghiaccio marino e proprietà dell’acqua oceanica nell'arco dell'ultimo millennio, e di confrontare queste ricostruzioni da proxy con simulazioni numeriche paleoclimatiche e storiche ottenute da modelli climatici per identificare connessioni causali tra dinamiche subpolari e polari nella regione di studio. Combinando nuove evidenze da carote di sedimento e simulazioni climatiche, e validando entrambe con misure strumentali, ATTRACTION fornirà nuove conoscenze riguardo alla natura del fenomeno dell'Atlantificazione e fornirà una misura della capacità dei modelli attualmente disponibili di simularlo realisticamente. Il progetto, in ultima analisi, permetterà di meglio valutare la capacità di prevedere l'evoluzione futura in una regione del globo caratterizzata in tempi recenti da cambiamenti tra i più drammatici osservati nel contesto del riscaldamento globale.

Fiumi e torrenti raccolgono il carbonio organico e inorganico esportato dall’ecosistema terrestre o prodotto in-situ. Il carbonio organico può essere respirato dagli organismi eterotrofi per poi essere rilasciato sotto forma di anidride carbonica (CO2), il principale gas serra presente nell’atmosfera moderna. Le stime di questi scambi tra suolo-acqua-atmosfera risultano incerte perché l’impatto dei fattori idrodinamici e morfologici sul ciclo del carbonio fluviale è stato spesso trascurato. Il progetto CONSTRAIN mira a colmare queste lacune tramite lo sviluppo di un framework integrato che comprenda studi teorici e osservazionali multidisciplinari. Il progetto si pone 3 obiettivi principali:

1. una dettagliata caratterizzazione dei percorsi idrologici;
2. l'analisi dei principali processi che controllano le attività metaboliche e le emissioni di CO2;
3. l'analisi delle implicazioni per l'upscaling dei processi e dei flussi a livello di rete.

Le attività includono misure spazialmente distribuite di qualità dell’acqua, variabili idromorfologiche e emissioni di gas, e lo sviluppo di un modello finalizzato alla descrizione delle dinamiche del carbonio nei fiumi. Il progetto migliorerà la nostra comprensione del ruolo svolto dalla variabilità idrologica sul metabolismo di reti fluviali complesse, chiarendo le sfaccettate dinamiche tra i fiumi e l’ambiente circostante e consentendo una solida valutazione del contributo dei sistemi fluviali alle emissioni di CO2.

L’analisi dei valori estremi viene regolarmente usata in vari ambiti scientifici per valutare la frequenza di eventi estremi quali terremoti, piogge intense o perdite finanziarie. Il progetto RISE mira a produrre contributi teorici, metodologici e applicati che permettano di rilassare alcuni dei forti assunti matematici sul processo generativo dei dati. Il progetto punta a sviluppare soluzioni pratiche e applicative per problemi legati all’analisi dei valori estremi per dati reali, proponendo metodi basati sulle più recenti innovazioni a livello teorico in ambito statistico. In particolare, i contributi del progetto saranno basati su metodi semi-e non-parametrici, frequentisti e bayesiani, il cui potenziale non è pienamente sfruttato al momento nell’ambito della statistica dei valori estremi.

La transizione delle società industrializzate verso un modello di economia circolare implica la necessità di sviluppare nuovi processi e prodotti in grado di trasformare i rifiuti in beni di valore. Una parte molto importante di questo approccio è legata alla gestione del flusso di materiale organico, dove i rifiuti organici ricchi di carbonio biodegradabile vengono recuperati e riciclati per ottenere molecole bio-based ad alto valore aggiunto: questo carbonio residuo, proveniente dai rifiuti organici, può essere il nuovo petrolio per la nostra società.
Secondo questa visione globale, il progetto BIOREFINE svilupperà e applicherà una bioraffineria multiuso e multiprodotto in cui acidi grassi volatili (VFA), poliidrossialcanoati (PHA), idrogeno (H2) e metano (CH4) saranno prodotti dalla frazione organica dei rifiuti solidi urbani (FORSU) come materia prima.
In particolare, il progetto mira a riciclare i rifiuti organici da tipici prodotti poveri come compost e metano in bioprodotti ad alto valore aggiunto come VFA e PHA, nonché idrogeno. Il PHA verrà poi utilizzato nei processi di produzione additiva (stampa 3D) per ottenere alcuni campioni di prodotto finale. Inoltre, il destino finale del PHA e degli oggetti bioplastici ottenuti sarà studiato in termini di biodegradabilità in condizioni anaerobiche considerando sia il tempo di ritenzione tipico dei digestori anaerobici sia il tempo prolungato (condizioni naturali). Solo la parte residua dei rifiuti organici trasformati verrà poi convertita in metano/compost.

PHOTOPLAST prevede lo studio della contaminazione ambientale di diverse tipologie di plastiche, in funzione sia dell’origine che della biodegradabilità, in riferimento a:

1. reattività fotochimica e invecchiamento accelerato delle plastiche oggetto di studio;
2. equilibri di adsorbimento/desorbimento di contaminanti (in particolare prodotti agrochimici) sulle/dalle plastiche (sia inalterate che invecchiate in laboratorio), per approfondire il ruolo dei materiali micro- e nano-plastici nei fenomeni di trasporto attraverso i diversi comparti ambientali;
3. invecchiamento naturale delle plastiche in stagni poco profondi in cui risultano particolarmente esposti alla luce solare, soprattutto durante il periodo estivo.

Una particolare attenzione sarà rivolta a comprendere come l’invecchiamento accelerato (variando l’intensità di irraggiamento, la temperatura e l’umidità) delle diverse tipologie di plastiche selezionate possa modificarne le proprietà superficiali e influenzare la suscettibilità alla frammentazione, nonché al rilascio di eventuali additivi e all’adsorbimento/desorbimento di contaminanti. L’attività di ricerca include lo studio sia di macroplastiche, che di microplastiche (MP) e nanoplastiche (NP), le quali, presentando un elevato rapporto superficie/volume, risultano maggiormente reattive rispetto alle plastiche più grandi oltre che più inclini ad adsorbire inquinanti.
Sarà garantito il trasferimento e la diffusione della conoscenza acquisita durante il progetto ai potenziali beneficiari, quali agenzie di controllo ambientale, associazioni ambientaliste, pubblico in senso lato, attraverso conferenze scientifiche, newsletter, dibattiti pubblici ed eventi rivolti agli studenti di tutti i livelli, assicurando un’opportuna copertura mediatica.

Il progetto EYE-FI.AI propone un nuovo paradigma in cui compiti come il riconoscimento della persona, la ricostruzione della scena e il riconoscimento di azioni possono essere implementati monitorando i segnali Wi-Fi, anziché fare affidamento su immagini o video. Il segnale Wi-Fi che attraversa persone e oggetti subisce infatti cambiamenti sostanziali e distintivi, che possono fungere da firma biometrica e consentire il monitoraggio degli spostamenti di una persona. I vantaggi di un sistema basato su radio, rispetto ad uno basato su immagini, includono flessibilità negli angoli di acquisizione, resistenza al camuffamento della persona e la capacità di ispezione a lungo raggio. Al contrario dei sistemi di videosorveglianza, i segnali Wi-Fi possono infatti attraversare ostacoli fisici come muri e edifici.
Questo è un progetto congiunto con l'Università di Roma La Sapienza. L'università Ca' Foscari, in particolare, si concentrerà sullo sviluppo di nuovi algoritmi di apprendimento automatico per svolgere compiti come la sintesi di immagini e il riconoscimento di azioni a partire da segnali radio.