Il laboratorio di GeoAI per le geoscienze

Intelligenza artificiale per le geoscienze

La missione di Earth AI Lab è sviluppare, sperimentare e trasferire soluzioni di intelligenza artificiale applicate ai dati geospaziali per supportare decisioni informate su rischi naturali, cambiamento climatico, gestione del territorio e tutela del patrimonio.

Il laboratorio integra geologia, GIS, telerilevamento, machine learning e cloud computing per creare strumenti operativi destinati a enti pubblici, imprese e comunità scientifica, con attenzione alla qualità dei dati, alla sostenibilità e all’uso etico degli algoritmi.

Un hub di eccellenza GeoAI

Earth AI Lab ambisce a essere riconosciuto come hub di eccellenza nazionale e internazionale per la GeoAI applicata alle geoscienze, punto di incontro tra ricerca accademica, formazione avanzata e casi d’uso reali.

Attraverso progetti congiunti, reti di collaborazione e iniziative di divulgazione, il laboratorio contribuisce a un ecosistema in cui dati geospaziali e AI guidano politiche, servizi e infrastrutture più intelligenti e resilienti.

GeoAI per rischi naturali ed emergenze

Modelli di machine learning e deep learning per la mappatura e la previsione di frane, pericolosità sismica, incendi boschivi e altri fenomeni critici, integrando dati geologici, morfologici, satellitari e da sensori sul campo.

Il laboratorio sviluppa dashboard operative e sistemi di supporto alle decisioni per protezione civile, amministrazioni e gestori di infrastrutture, con particolare attenzione ai tempi rapidi di aggiornamento e al monitoraggio quasi real-time.

GeoAI per ambiente, clima ed ecosistemi

Analisi automatizzata di dati da telerilevamento per cambi d’uso del suolo, degrado ambientale, servizi ecosistemici e indicatori di sostenibilità, con modelli predittivi per supportare politiche climatiche e strategie di adattamento.

Earth AI Lab lavora su pipeline cloud-native per elaborare grandi volumi di dati satellitari e geospaziali, collaborando con reti e laboratori GeoAI internazionali focalizzati su ambiente e climate services.

GeoAI per beni culturali e smart governance

Sviluppo di workflow AI su point cloud, modelli HBIM, dati Lidar e immagini per documentazione, conservazione, ispezione automatizzata e fruizione digitale del patrimonio archeologico e storico.

In parallelo, il laboratorio applica GeoAI e data science alla pianificazione urbana, alle smart city e alla gestione di infrastrutture critiche, integrando geodati e modelli predittivi in digital twin territoriali.

Cosa fa la GeoAI per te

Fornisce mappe di pericolosità e suscettibilità aggiornabili, scenari di impatto e dashboard operative per coordinare interventi e priorità in tempo quasi reale.

Cosa fa la GeoAI per te

Integra sensori, ispezioni e dati territoriali per individuare anomalie, ottimizzare manutenzione, valutare interferenze con il sottosuolo e supportare decisioni strategiche.

Cosa fa la GeoAI per te

Trasforma rilievi 3D e archivi GIS in modelli intelligenti per documentazione, monitoraggio del degrado e nuove forme di fruizione digitale di siti e paesaggi culturali.

Dashboard GeoAI e sistemi di supporto

Progettazione e sviluppo di dashboard geospaziali interattive basate su GIS, servizi WMS/WMTS, GeoTIFF, Python e strumenti cloud per visualizzare indicatori, mappe di rischio e scenari predittivi in modo chiaro e operativo.

Le soluzioni sono pensate per regioni, comuni, utilities, autorità di bacino, enti di protezione civile e gestori di infrastrutture che necessitano di strumenti aggiornati e integrabili con le proprie infrastrutture dati.

Co-sviluppo di modelli GeoAI

Earth AI Lab offre attività di co-design e co-sviluppo di modelli di machine learning e deep learning applicati a dati geospaziali, dall’ideazione alla prototipazione rapida fino alla validazione e al trasferimento tecnologico.

I progetti vengono condotti in sinergia con i partner, valorizzando competenze settoriali e know-how accademico, e possono coinvolgere studenti del Master GeoAI in attività di project work e stage.

Programmi su misura

Sulla base dei contenuti del Master GeoAI, il laboratorio organizza corsi brevi, workshop intensivi e percorsi di aggiornamento per tecnici e decisori di enti pubblici, aziende, studi professionali e organizzazioni del terzo settore.

I programmi includono fondamenti di GeoAI, casi d’uso verticali, best practice per la gestione dei dati, aspetti etici e integrazione con infrastrutture GIS esistenti.

GeoAI: Intelligenza Artificiale, sistemi GIS e geoapplicazioni

Il Master fornisce competenze avanzate in geospatial data science, machine learning, deep learning, analisi da telerilevamento, architetture cloud e sviluppo di applicazioni GeoAI per geoscienze, ambiente, città e infrastrutture.

Il percorso include attività di laboratorio, project work su casi reali del laboratorio e uno stage di 3 mesi in presenza presso aziende e enti partner, per favorire l’inserimento professionale in un mercato del lavoro in forte crescita.

Corsi brevi, scuole, workshop

L’Earth AI Lab progetta e realizza anche corsi brevi, summer/winter school, seminari tematici e momenti di “GeoAI Clinic” in cui enti e aziende possono presentare problemi reali e discutere possibili soluzioni con il team del laboratorio.

Le iniziative possono essere organizzate in collaborazione con ordini professionali, associazioni tecniche e partner industriali, per aggiornare competenze e costruire una comunità attiva intorno alla GeoAI.

Accademia, istituzioni e industria

Earth AI Lab collabora con università, centri di ricerca, aziende tecnologiche, società di ingegneria, enti di protezione civile, amministrazioni pubbliche e istituzioni culturali interessate a sviluppare progetti GeoAI.

Il laboratorio partecipa a reti e iniziative nazionali e internazionali sui temi dell’intelligenza artificiale, della gestione del territorio, della transizione ecologica e della trasformazione digitale delle infrastrutture.

Giornate Earth AI & GeoAI

Ogni anno il laboratorio promuove eventi, workshop e giornate tematiche dedicati alla GeoAI, spesso in connessione con il Master, per presentare casi d’uso, risultati di ricerca e opportunità di collaborazione.

Le registrazioni, i materiali e le call aperte vengono pubblicati su questa pagina e sui canali ufficiali di Ateneo, del Dipartimento di Scienze e dei partner coinvolti.

Cartografia digitale, rischio e pianificazione

Sviluppo di sistemi GIS, cartografie digitali e strumenti di analisi per la gestione del territorio, in collaborazione con Regioni, Comuni, Dipartimenti nazionali e agenzie ambientali.

• Carte geologiche e idrogeologiche digitali (Regione Lazio, Comune di Roma, progetto CARG).
• Inventario dei fenomeni franosi (IFFI) e modelli di suscettibilità e vulnerabilità del territorio.
• Sistemi informativi geografici per aree montane e progetti “Smart Mountains” e “SGML”.

Monitoraggio, emergenze e decision support

Realizzazione di piattaforme di rapid mapping, sistemi di supporto alle decisioni e analisi geospaziali per il monitoraggio di rischi sismici, vulcanici, ambientali e per la sicurezza dei territori.

• DSS per rischio vulcanico, campagne DGPS e ortofotocarte per Etna e archipelaghi vulcanici.
• Sistemi di rapid mapping per INGV in ambito sismico e vulcanico a scala nazionale e internazionale.
• Piattaforme web-GIS per protezione civile, monitoraggio inquinamento e gestione eventi straordinari.

Soluzioni GIS avanzate per aziende

Progetti di ricerca applicata con grandi aziende, PMI innovative e utility per integrare GIS, telerilevamento, sensoristica IoT e – oggi – GeoAI nei processi decisionali e operativi.

• Web-GIS e banche dati per ENEA, GSE e georisorse, geotermia e modellazione energetica.
• Sistemi 3D, Lidar e realtà aumentata per Snam, Italgas, RFI, OverIT e altri partner industriali.
• Soluzioni GIS e geoprocessing per Poste Italiane, reti di trasporto e telecomunicazioni.

Grandi scavi e siti UNESCO

Il laboratorio ha maturato una lunga esperienza in rilievi laser scanner, fotogrammetria, ortofotocarte e sistemi GIS per la documentazione, l’analisi e la valorizzazione di siti archeologici e complessi monumentali in contesti internazionali.

• Studi geoarcheologici a Leptis Magna con rilievi satellitari, DGPS e Laser Scanner per cartografia, DEM ad alta risoluzione e supporto alla conservazione del sito.
• Progetto Chan Chan (Perù): sistema WebGIS per le missioni geoarcheologiche, percorso virtuale 3D del Palacio Rivero e rilievi laser scanner di palazzi e strutture monumentali.
• Melka Kunturè (Etiopia): rilievi 3D, fotogrammetria e GIS per la documentazione del sito paleolitico e il supporto alle attività di scavo e tutela.
• Arslantepe (Turchia): acquisizioni laser scanner e modelli digitali per lo studio dell’architettura monumentale e la gestione del sito UNESCO.
• Terra di Ninive (Kurdistan iracheno): integrazione di rilievi 3D, dati satellitari e GIS per analisi paesaggistiche, ricostruzioni e valorizzazione dei contesti archeologici.

Dal Digital Earth Lab all’Earth AI Lab

L’esperienza maturata in questi progetti costituisce il patrimonio su cui l’Earth AI Lab costruisce nuove soluzioni GeoAI, integrando modelli di machine learning, deep learning e data science nelle piattaforme GIS e nei servizi esistenti, anche per il patrimonio culturale.

Le stesse aree applicative – rischi naturali, ambiente, energia, infrastrutture, cooperazione e beni culturali – sono oggi il campo privilegiato per sviluppare prototipi AI, dashboard intelligenti e nuovi servizi di trasferimento tecnologico a supporto di enti, musei e missioni archeologiche.

Crescita dei dati EO

Costellazioni satellitari, sensori a terra, droni e rilievi 3D generano una mole di dati senza precedenti, che richiede approcci AI per essere analizzata in modo efficace.

Analisi accelerata

Modelli di GeoAI riducono drasticamente i tempi di classificazione, estrazione feature e valutazione di scenari complessi, passando da settimane a ore o minuti.

Più progetti applicativi

La maturità delle tecnologie permette oggi di portare la GeoAI fuori dai laboratori, in progetti operativi per enti, aziende e comunità, con benefici tangibili sul territorio.

Dashboard frane & suscettibilità

Mappa interattiva di suscettibilità da frana basata su modelli di machine learning, indicatori dinamici e servizi WMS/GeoTIFF per aggiornare scenari e layer in tempo quasi reale.

Analisi GeoAI per emergenze sismiche

Integrazione di dati sismologici, rilievi sul campo e modelli di clustering e classificazione per supportare squadre di emergenza e pianificazione post‑evento.

HBIM & archeologia digitale

Workflow AI su nuvole di punti e modelli HBIM per documentare, analizzare e valorizzare siti archeologici e strutture storiche complesse.

Rilievi geologici cosismici

Supporto alle attività del gruppo EMERGEO con sistemi GIS per raccogliere, digitalizzare e organizzare rilievi degli effetti geologici dei terremoti, strutturando geodatabase omogenei e pronti per analisi successive.

La GeoAI può essere impiegata per riconoscere pattern ricorrenti negli effetti cosismici, integrare osservazioni sul campo con dati satellitari e suggerire aree prioritarie per nuove campagne di rilievo.

Mappe interattive post-terremoto

Sviluppo di workflow di rapid mapping che, subito dopo un terremoto, permettono di produrre mappe interattive degli effetti al suolo, dei danneggiamenti e degli scenari di impatto, integrando rilievi EMERGEO, dati sismologici e informazioni di contesto territoriale.

Le mappe vengono pubblicate tramite web-GIS e servizi OGC per essere consultate in tempo quasi reale da task force, protezione civile e amministrazioni locali, a supporto delle decisioni nelle prime fasi dell’emergenza.

GeoAI in area vulcanica attiva

Nell’area dei Campi Flegrei dati geologici, sismologici e da telerilevamento vengono combinati per analizzare deformazioni, sismicità e processi superficiali, anche esplorando l’uso di machine learning nel monitoraggio e nell’interpretazione dei segnali.

I dataset storici e i nuovi indicatori derivati da immagini e sensori consentono di studiare scenari di evoluzione del sistema vulcanico e di valutare implicazioni per la pericolosità e la comunicazione del rischio.

Mappe di suscettibilità per la pianificazione

Modelli di machine learning e metodi statistici sono usati per produrre mappe di suscettibilità a frana a partire da inventari, morfometria, litologia, uso del suolo e piogge, secondo linee guida consolidate nella letteratura scientifica.

Queste mappe alimentano strumenti di supporto alle decisioni per pianificazione urbanistica, gestione delle emergenze e valutazione della pericolosità a scala comunale e regionale.

Earth AI Lab – Dipartimento di Scienze

Università degli Studi Roma Tre
Dipartimento di Scienze
(inserire indirizzo completo del Dipartimento)

Responsabile Scientifico: Prof. Guido Giordano
Responsabile Tecnico-Scientifico: Dott. Geol. Alessandro Cecili

Email: masterGEOAI@uniroma3.it
Sito Master GeoAI: digitalearthr3.uniroma3.it/mastergeoai

Scrivici il tuo caso GeoAI

Per proporre un progetto, un caso d’uso o una collaborazione, invia una breve descrizione del contesto, dei dati disponibili e degli obiettivi. Il team dell’Earth AI Lab ti ricontatterà per valutare insieme possibili linee di lavoro.

È possibile attivare anche tesi di laurea magistrale, dottorati e attività di stage all’interno del laboratorio o presso aziende e enti partner del Master GeoAI.