Integra dati eterogenei
Integra mappe, prodotti di osservazione della Terra, serie temporali dei sensori, inventari e osservazioni sul campo in un flusso di lavoro tracciabile.
Dalla ricerca alle applicazioni
Dai dati geospaziali a un’intelligenza coordinata per la gestione dei rischi.
GeoAI Hub Agent è una piattaforma concettuale basata su agenti, in fase di sviluppo, che integra dati geospaziali, competenze specialistiche di intelligenza artificiale e flussi di lavoro guidati da esperti per analizzare problemi complessi legati ai rischi geoambientali.
Progettato per offrire risultati trasparenti, validazione scientifica e supervisione umana, non per prendere decisioni autonome in emergenza.
Architettura concettuale
Un flusso di lavoro GeoAI integrato
01 / Dati in ingresso
Dati satellitari e InSARLivelli GISOsservazioni sul campoSensori e serie temporali
H
Orchestratore GeoAI HubAssegna i compiti · coordina gli specialisti · integra le evidenze
Qualità dei datiValidazione
IA spazialeSchemi ricorrenti
ConoscenzaContesto
ModellazioneScenari
ImpattoValutazione
Operazioni sul campoCoordinamento
Analisi delle immaginiInterpretazione
Risultati verificati da esperti del dominioSupervisione umana
L’idea
Un’unica struttura. Competenze specialistiche. Una visione condivisa del rischio.
GeoAI Hub è concepito come livello applicativo tra le competenze geospaziali di Earth AI Lab e le domande operative di ricercatori, gestori di infrastrutture ed enti pubblici.
Coordina agenti specializzati
Organizza le attività in ruoli dedicati al controllo dei dati, all’analisi spaziale, alla modellazione, alla conoscenza di contesto e all’esplorazione di scenari.
Rendi interpretabili le evidenze
Rendi esplicite ipotesi, fonti, incertezze e risultati, affinché gli esperti possano esaminarli e valutarli criticamente.
Supporta le decisioni degli esperti
Aiuta i gruppi di lavoro a confrontare scenari e individuare analisi successive; le decisioni e le responsabilità restano in capo a persone qualificate.
Come potrebbe funzionare
Un flusso di lavoro progettato per la revisione scientifica.
L’hub non è un unico assistente conversazionale generalista. Il suo valore consiste nel scomporre una domanda, assegnare attività specialistiche e riunirne le evidenze in un risultato verificabile.
La supervisione umana è parte del progetto
Nelle applicazioni ad alto impatto, i risultati devono essere considerati un supporto alle decisioni. Provenienza dei dati, incertezza, protocolli di settore e revisione qualificata sono requisiti essenziali, non elementi facoltativi.
01
Definisci la domanda
Definisci con un esperto il fenomeno, l’area di studio, l’intervallo temporale, l’utilizzo previsto e i vincoli.
02
Verifica e prepara le evidenze
Individua i insiemi di dati di origine, controllane completezza e qualità, armonizza i formati ed esplicita i limiti.
03
Coordina le attività specialistiche
Quando disponibili, indirizza le sotto-attività ai componenti dedicati all’analisi spaziale, alla modellazione, alla gestione della conoscenza o all’analisi delle immagini.
04
Esamina la sintesi
Integra risultati cartografici, confronti tra scenari e riferimenti alle fonti in un risultato verificabile dagli esperti.
L’architettura in sintesi
Una domanda. Un percorso tracciabile dai dati a un risultato verificato dagli esperti.
Questo diagramma illustra la logica prevista per GeoAI Hub. I riquadri descrivono ruoli funzionali e non dichiarano che ogni componente sia già implementato o collegato.
Schema concettuale del sistema
Dalle evidenze a un risultato verificabile
Attività e metodi possono variare in funzione dell’applicazione, dei insiemi di dati disponibili e dei requisiti scientifici.
Evidenze geospaziali
- Osservazione della Terra e InSAR
- Livelli GIS e inventari
- Sensori e serie temporali
- Osservazioni sul campo
Orchestratore GeoAI Hub
- Definizione dell’attività
- Assegnazione delle sotto-attività specialistiche
- Tracciamento del contesto e delle fonti
- Integrazione dei risultati intermedi
Moduli agentici
Qualità dei datiModellazione fisicaGeoAI spazialeConoscenza e protocolliScenari e impattiOperazioni sul campoAnalisi delle immagini
Sintesi e revisione degli esperti
- Verifica delle evidenze di origine
- Esplicitazione di incertezze e ipotesi
- Revisione da parte di esperti del dominio
Supporto alle decisioni
- Mappe e indicatori
- Confronto tra scenari
- Risultati documentati
- Domande per le analisi successive
Gestione e responsabilità trasversaliProvenienza dei dati · Tracciamento di modelli e metodi · Riproducibilità · Controlli di accesso · Supervisione umana e approvazione responsabile
Materiali progettuali originali
L’architettura alla base di GeoAI Hub.
La tavola progettuale originale distingue quattro livelli: dati e infrastruttura, agenti IA specializzati, orchestrazione e interfacce applicative. Il diagramma è conservato nella lingua originale come riferimento, con una sintesi testuale in italiano della sua struttura.
GH
Quattro livelli collegati
Una struttura modulare, dall’acquisizione dei dati alle interfacce e ai servizi.
Applicazioni e interfacce
Cruscotti GeoAI e applicazioni web e mobili, API e servizi destinati a utenti diversi.
Orchestratore degli agenti
Pianificazione, coordinamento, gestione dei flussi di lavoro e sintesi per il supporto decisionale tra i componenti disponibili.
Agenti IA specializzati
Analisi spaziale, modellazione fisica, simulazione di scenari, analisi di immagini e modelli 3D, operazioni in emergenza, spiegabilità e qualità dei dati.
Dati e infrastruttura
Prodotti satellitari e di osservazione della Terra, droni, sensori IoT, dati istituzionali, modelli fisici, GIS e basi cartografiche, con supporto di infrastruttura cloud, archiviazione, calcolo ad alte prestazioni (HPC) e sicurezza.
Principi trasversaliInteroperabilità · regole di gestione · tracciabilità · revisione umana · incertezza documentata
La tavola originale è riprodotta senza modifiche; le descrizioni dei livelli qui accanto ne offrono una sintesi in italiano. Non implicano che ogni interfaccia, agente, integrazione o componente infrastrutturale sia già operativo.
Schema concettuale originale con livelli, agenti, casi d’uso ed ecosistema
Architettura modulare
Ruoli specialistici coordinati in un unico sistema.
I ruoli seguenti descrivono l’architettura prevista. Non significano che ogni agente sia già stato distribuito o validato singolarmente.
Agente per la qualità dei dati
Controlla formati, valori mancanti, coerenza, metadati e incertezza nei insiemi di dati in ingresso.
Validazione dei datiAgente di modellazione fisica
Supporta la preparazione e l’interpretazione di flussi di modellazione e scenari specifici del dominio.
Flusso di modellazioneAgente di analisi spaziale GeoAI
Applica analisi spaziali, temporali o di apprendimento automatico per individuare schemi ricorrenti da sottoporre a ulteriore verifica.
Analisi spazialeAgente per conoscenza e protocolli
Recupera e organizza riferimenti, definizioni e protocolli decisionali del dominio, mantenendo tracciabili le fonti.
Contesto conoscitivoAgente per scenari e impatti
Aiuta a confrontare scenari ipotetici, informazioni sull’esposizione e possibili impatti sulla base di ipotesi dichiarate.
Esplorazione di scenariAgente per le operazioni sul campo
Potrebbe supportare la pianificazione dei rilievi, il coordinamento delle attività e l’organizzazione delle osservazioni raccolte sul campo.
Supporto alle attività sul campoAgente per l’analisi delle immagini
Supporta flussi di lavoro basati su immagini satellitari, aeree o da drone, subordinatamente alla disponibilità di dati adeguati e alla validazione.
Interpretazione delle immaginiLivello di orchestrazione
Gestisce la sequenza delle attività, il passaggio del contesto, la provenienza delle informazioni e la sintesi tra i componenti disponibili.
CoordinamentoRevisione umana e gestione responsabile
Prevede momenti di revisione degli esperti, ipotesi trasparenti, gestione degli errori e approvazione tracciabile.
Uso responsabilePossibili applicazioni
Scenari applicativi da esplorare.
Questi esempi illustrano come la struttura potrebbe essere configurata per domande differenti. Non attestano l’esistenza di un servizio operativo, di un monitoraggio in tempo reale o di collaborazioni formalizzate.
Sistemi vulcanici
Monitoraggio dei Campi Flegrei
Integrare insiemi di dati selezionati di sismicità, deformazione del suolo, geochimica e contesto per esaminare le evidenze e valutare possibili scenari di monitoraggio.
Flusso di lavoro potenziale · Soggetto alla disponibilità dei insiemi di dati, alla validazione scientifica e ai protocolli delle autorità competenti.
Infrastrutture e versanti
Suscettibilità alle frane lungo le reti infrastrutturali
Integrare informazioni sul terreno, indicatori pluviometrici, inventari e prodotti di osservazione della Terra per individuare le aree da approfondire.
Flusso di lavoro potenziale · Non è un sistema operativo di allerta né un servizio di gestione delle infrastrutture.
Risposta agli eventi sismici
Cartografia dei rilievi sul campo dopo un terremoto
Esplorare un flusso coordinato per organizzare osservazioni sul campo, immagini e livelli geospaziali a supporto dell’interpretazione degli effetti cosismici.
Flusso di lavoro potenziale · Ogni uso in emergenza richiede una validazione dedicata e il controllo di personale autorizzato.
Profilo applicativo · EMERGEO
Una struttura configurata per l’intelligenza vulcanica.
Il diagramma EMERGEO illustra una configurazione specifica per l’analisi di fenomeni vulcanici e geoambientali. In questo caso, le capacità generali di GeoAI Hub sono declinate in ruoli quali vulcanologia, sismologia, geodesia, geochimica, GIS e ragionamento scientifico. La tavola è riprodotta nella lingua originale; la descrizione seguente ne riepiloga i contenuti in italiano.
Scenario applicativo concettuale
Flusso originale: dalle fonti dei dati alla conoscenza, all’interpretazione e al supporto decisionale
Fonti dei dati
Reti di monitoraggio, GNSS e InSAR, geochimica, bollettini sismici, osservazione della Terra, letteratura scientifica, livelli territoriali e osservazioni ambientali.
Sette prospettive specialistiche
VulcanologiaSismologiaGeodesiaGeochimicaTerritorio / GISMemoria scientificaRagionamento
Questi sono i ruoli specifici del dominio rappresentati nello schema EMERGEO; non corrispondono a una semplice rinomina uno a uno degli agenti generici di GeoAI Hub.
Dalla conoscenza alle decisioni
Dashboard per la ricerca e la Protezione civile, rapporti automatici, informazioni rivolte ai cittadini e servizi API/dati aperti: sono risultati-obiettivo che richiedono implementazione e validazione.
Come interpretare questo esempio: il grafico documenta un flusso di lavoro proposto e un’architettura concettuale. Da solo non dimostra l’esistenza di un sistema multi-agente attivo, di monitoraggio in tempo reale, di allerte operative o di un servizio autorizzato per la gestione delle emergenze.
Affidabilità per progetto
Il governo responsabile del sistema è parte integrante dell’architettura.
Nelle applicazioni geoambientali non basta una risposta utile: gli esperti devono poter capire su quali elementi si basa e quali sono i suoi limiti.
Evidenze tracciabili
Registra le fonti dei dati, le trasformazioni, le versioni dei modelli e i riferimenti alla base di ogni risultato.
Incertezza esplicita
Distingui le evidenze misurate, le stime dei modelli, le ipotesi e le informazioni mancanti.
Supervisione degli esperti
Sottoponi le interpretazioni critiche e le decisioni alle competenze specialistiche e alle procedure istituzionali pertinenti.
Stato del progetto trasparente
Che cosa è descritto, che cosa va testato e che cosa non viene dichiarato.
Una descrizione chiara dello stato evita che l’architettura concettuale venga confusa con un servizio operativo. Questa sezione andrà aggiornata man mano che implementazioni e validazioni saranno documentate.
Architettura concettuale e obiettivo
I ruoli previsti, la logica dei flussi di lavoro, i principi di gestione responsabile e i possibili casi d’uso sono presentati come struttura progettuale.
Evidenze presentate: contenuti descrittivi e uno schema architetturale concettuale.
Prototipo tecnico e validazione
Per ogni versione occorre documentare gli agenti implementati, i collegamenti a modelli e strumenti, le pipeline dei dati, i metodi di valutazione e i risultati dei test.
Prossima verifica: registrare che cosa è stato realizzato, che cosa è stato testato, da chi e secondo quali criteri.
Messa in esercizio
Questa pagina non dichiara la presenza di monitoraggio in tempo reale, allerte automatiche, integrazioni operative con reti infrastrutturali o un servizio attivo in produzione.
Prima di dichiarare la messa in esercizio: verificare autorizzazioni, affidabilità, regole di gestione, supporto e procedure con personale autorizzato.
Limiti scientifici e operativi. In emergenza e in altri contesti ad alto impatto, GeoAI Hub deve essere presentato come strumento di ricerca e supporto alle decisioni, salvo che uno specifico sistema sia stato validato in modo indipendente e formalmente autorizzato all’uso operativo.
Un ecosistema · ruoli distinti
Ricerca, applicazione e alta formazione: connesse, ma con ruoli distinti.
GeoAI Hub integra l’identità accademica di Earth AI Lab. È una struttura applicativa proposta all’interno di un ecosistema più ampio di ricerca e formazione: non sostituisce il laboratorio e non implica l’esistenza di un servizio già operativo.
Earth AI Lab
Il riferimento istituzionale e scientifico per la ricerca GeoAI, i metodi geospaziali, l’osservazione della Terra, i GIS e le collaborazioni applicative.
Scopri Earth AI Lab ↗GeoAI Hub Agent
Il livello di coordinamento proposto per organizzare evidenze geospaziali, ruoli analitici specialistici e flussi di lavoro verificati da esperti attorno a un caso d’uso definito.
Vai allo schema del sistema ↑Master GeoAI
Il percorso di alta formazione che collega GIS, intelligenza artificiale, geospatial data science e progetti applicativi nel contesto di Roma Tre.
Scopri il programma GEOAI ↗Persone e responsabilità
Responsabilità scientifica e tecnico-scientifica
I riferimenti accademici e tecnici nell’ambito di Earth AI Lab e dell’Università Roma Tre.
Responsabile scientifico
Prof. Guido Giordano
Dipartimento di Scienze · Università degli Studi Roma Tre
Responsabile tecnico-scientifico
Dott. Alessandro Cecili
Earth AI Lab · Dipartimento di Scienze · Università degli Studi Roma Tre
I collegamenti istituzionali sono forniti come riferimento. La presenza di un collegamento non implica che il Master, il laboratorio o organizzazioni esterne abbiano approvato o messo in esercizio GeoAI Hub Agent.
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