Un Centro Aerospaziale che forma
Come si relazionano la tua carriera professionale e/o la tua esperienza personale con le tecnologie spaziali e l’acqua? Come sei entrato in contatto per la prima volta con le tecnologie spaziali?
Il volo spaziale viene spesso definito un risultato emozionante e maestoso della tecnologia e dell’esplorazione umana. Tuttavia, il diverso impatto della tecnologia spaziale sulla nostra società e la sua importanza per la nostra vita quotidiana vengono spesso trascurati e non sufficientemente comunicati. Essendo stato affascinato dal volo spaziale e dalla geofisica fin dai miei primi giorni, ho imparato sempre più a conoscere i suoi vantaggi e il grande potenziale delle applicazioni spaziali nel contesto dell’azione umanitaria e della cooperazione allo sviluppo.Mentre il settore spaziale è stato un fattore trainante per il miglioramento scientifico e tecnologico negli ultimi decenni – portando a molti spin-off e prodotti di fascia alta utilizzati quotidianamente in tutto il mondo – applicazioni come la navigazione e la comunicazione satellitare hanno plasmato il modo in cui interagiamo sul pianeta. una scala globale. I satelliti per l’osservazione della Terra forniscono dati su numerosi parametri ambientali e consentono quindi di quantificare e comprendere il cambiamento globale, prerequisito fondamentale per adattarsi al nostro ambiente in evoluzione. Oltre a questi pochi esempi, per me il volo spaziale rappresenta un modo contemporaneo di spirito esplorativo e pionieristico, l’urgenza dell’umanità di approfondire l’ignoto.Le sfide tecnologiche in combinazione con applicazioni socialmente rilevanti e lo spirito di curiosità hanno influenzato la mia decisione di studiare ingegneria aerospaziale e di concentrarmi sui rischi ambientali e sulla sicurezza umana. il volo spaziale rappresenta un modo contemporaneo di spirito esplorativo e pionieristico, il desiderio dell’umanità di approfondire l’ignoto. Le sfide tecnologiche in combinazione con applicazioni socialmente rilevanti e lo spirito di curiosità hanno influenzato la mia decisione di studiare ingegneria aerospaziale e di concentrarmi sui rischi ambientali e sulla sicurezza umana. il volo spaziale rappresenta un modo contemporaneo di spirito esplorativo e pionieristico, il desiderio dell’umanità di approfondire l’ignoto.Le sfide tecnologiche in combinazione con applicazioni socialmente rilevanti e lo spirito di curiosità hanno influenzato la mia decisione di studiare ingegneria aerospaziale e di concentrarmi sui rischi ambientali e sulla sicurezza umana.
potresti parlarci del tuo lavoro attuale, del tuo ultimo progetto o del momento professionale di cui sei più fiero?
Il mio attuale lavoro è incentrato sugli sviluppi metodologici per la valutazione rapida dei danni agli edifici. Per valutare l’impatto dei disastri naturali su larga scala nonché per pianificare e coordinare gli sforzi di risposta alle emergenze, la comunità umanitaria fa sempre più uso delle informazioni geospaziali. La valutazione dei danni quasi in tempo reale dopo un evento catastrofico è una componente fondamentale negli sforzi di risposta alle emergenze poiché fornisce informazioni vitali riguardanti le condizioni e la funzionalità delle infrastrutture critiche come edifici, strade, ponti o aeroporti.Tuttavia, la tempestiva generazione di prodotti cartografici così completi rappresenta una sfida significativa, poiché il danno infrastrutturale viene in gran parte valutato attraverso rilievi in loco e analisi visive di immagini di telerilevamento. Di conseguenza, il processo di valutazione richiede risorse importanti e solitamente limitate in termini di tempo e capacità umane. Nell’ambito del mio dottorato di ricerca, sto attualmente lavorando su metodi basati sul deep learning per la valutazione automatica e rapida dei danni agli edifici. Questi modelli forniscono panoramiche su larga scala delle aree colpite per aiutare le unità di risposta alle emergenze a operare in modo più rapido ed efficiente, con l’obiettivo finale di ridurre vittime e decessi.Successivamente, questi metodi vengono incorporati in modelli di rischio per anticipare meglio gli impatti di futuri eventi alluvionali, costruendo al contemporaneo la resilienza su base una pianificazione urbana adattata. Questi modelli forniscono panoramiche su larga scala delle aree colpite per aiutare le unità di risposta alle emergenze a operare in modo più rapido ed efficiente, con l’obiettivo finale di ridurre vittime e decessi. Successivamente, questi metodi vengono incorporati in modelli di rischio per anticipare meglio gli impatti di futuri eventi alluvionali, costruendo al contemporaneo la resilienza su base una pianificazione urbana adattata.Questi modelli forniscono panoramiche su larga scala delle aree colpite per aiutare le unità di risposta alle emergenze a operare in modo più rapido ed efficiente, con l’obiettivo finale di ridurre vittime e decessi. Successivamente, questi metodi vengono incorporati in modelli di rischio per anticipare meglio gli impatti di futuri eventi alluvionali, costruendo al contemporaneo la resilienza su base una pianificazione urbana adattata.
Come ingegnere aerospaziale, qual è stata la cosa più interessante che hai imparato sulla progettazione di satelliti volti a misurare i parametri legati all’acqua?
Per me, la parte più interessante della progettazione dei satelliti per la misurazione dei parametri legati all’acqua è la diversità dei sensori e la creatività degli scienziati in via di sviluppo. I sensori di telerilevamento satellitare possono essere classificati in due grandi categorie: sensori attivi e passivi. I sensori passivi rilevano la radiazione naturale emessa o riflessa dalla superficie o dall’atmosfera terrestre. Questi sensori misurano l’intensità della radiazione in diverse lunghezze d’onda – come visibile, infrarosso e microonde – per dedurre informazioni sulle proprietà della superficie e dell’atmosfera terrestre. I sensori attivi, invece, emettono radiazioni e misurano la risposta della superficie terrestre o dell’atmosfera al segnale emesso.Sia i sensori passivi che quelli attivi hanno i loro punti di forza e limiti unici,
Per fare alcuni esempi: una delle applicazioni più comuni nel contesto del mio lavoro è la mappatura dell’entità delle inondazioni e dei corpi idrici permanenti utilizzando dati radar o ottici. Si tratta di un’informazione importante per le operazioni di risposta alle emergenze e di gestione delle catastrofi. Inoltre, i sensori termici possono misurare la temperatura dei corpi idrici superficiali, il che è fondamentale per comprendere i modelli di circolazione dell’acqua e rilevare anomalie come i pennacchi termici provenienti dagli impianti industriali. Gli altimetri radar misurano l’altezza della superficie del mare con elevata precisione. Queste misurazioni vengono utilizzate per monitorare l’innalzamento del livello del mare e la variabilità delle correnti oceaniche.I sensori ottici possono misurare il colore dell’oceano, che è correlato alla concentrazione di fitoplancton e di altri organismi microscopici. Queste misurazioni vengono utilizzate per studiare la produttività degli oceani, il ciclo globale del carbonio e gli impatti dei cambiamenti climatici sugli ecosistemi marini. Gli scatterometri traggono informazioni sulla velocità e la direzione del vento oceanico in base alla geometria delle onde. Ciò aiuta a prevedere le mareggiate, le correnti oceaniche e l’altezza delle onde. Per concludere, esiste una varietà impressionante di sensori per misurare parametri altamente rilevanti.
potresti approfondire la relazione tra la deformazione della superficie terrestre e le acque sotterranee? Quali strumenti vengono utilizzati per monitorare questo?
La relazione tra le deformazioni del livello superficiale e le acque sotterranee è complessa, poiché i cambiamenti nella falda freatica possono causare la deformazione della superficie terrestre e la deformazione della superficie terrestre può a sua volta influenzare il flusso delle acque sotterranee. Il radar ad apertura sintetica interferometrica differenziale (DInSAR) è una tecnica di telerilevamento che utilizza il radar satellitare per rilevare i cambiamenti nell’elevazione del suolo nel tempo. Questa tecnica è comunemente utilizzata per monitorare cedimenti, deformazioni e altri movimenti del terreno associati ad attività naturali e antropiche.Confrontando le immagini radar acquisite in momenti diversi, DInSAR può rilevare questi cambiamenti e fornire informazioni sui modelli spaziali e temporali del movimento delle acque sotterranee. Tuttavia, è importante notare che DInSAR non è una misurazione diretta dei livelli delle acque sotterranee. Piuttosto, fornisce informazioni sulla deformazione del suolo nell’ordine dei millimetri che possono essere utilizzate per dedurre cambiamenti nei livelli delle acque sotterranee. Per interpretare accuratamente i dati radar e distinguere tra diverse fonti di deformazione, potrebbero essere necessari anche altri dati complementari, come misurazioni del livello delle acque sotterranee, modellistica idrologica e informazioni geologiche.
Durante il tuo stage presso UNOOSA / UN-SPIDER hai sviluppato uno strumento per la mappatura delle inondazioni e il monitoraggio della siccità, puoi dirci di più a riguardo?
Il mandato della Piattaforma delle Nazioni Unite per le informazioni spaziali per la gestione dei disastri e la risposta alle emergenze (UN-SPIDER) è quello di consentire ai paesi in via di sviluppo l’uso di tutti i tipi di informazioni spaziali in tutte le fasi del ciclo di gestione dei disastri. In questo modo, UN-SPIDER colma un divario molto importante e interessante tra la comunità tecnica e gli utenti finali. Pertanto, il fattore trainante nello sviluppo di entrambi gli strumenti è stato quello di rispondere alle esigenze degli utenti finali, vale a dire le organizzazioni di gestione delle catastrofi. Uno dei principali vincoli in molti paesi è l’insufficiente connettività Internet e la potenza di calcolo.Pertanto, il cloud computing può rappresentare un modo eccellente per sfruttare le risorse informatiche avanzate, migliorare l’accesso alla tecnologia e promuovere l’innovazione. Abbiamo trovato una buona soluzione utilizzando i cosiddetti Jupyter Notebook ospitati in ambienti cloud. Si tratta di piattaforme interattive che combinano codice software, testo e visualizzazione. È un ottimo framework per eseguire e seguire la procedura passo passo. In questo modo, gli utenti finali possono generare i propri prodotti sviluppando al contempo capacità e comprensione di diversi flussi di lavoro e tecniche di elaborazione.Entrambi gli strumenti coprono l’intera catena di elaborazione, dalla richiesta e dal download dei dati fino all’esportazione dei dati finali: mappe dell’estensione delle inondazioni basate su radar o risultati di un’analisi multitemporale degli indici spettrali della vegetazione per supportare il monitoraggio della siccità e dell’allarme precoce. gli utenti finali possono generare i propri prodotti sviluppando al contempo capacità e comprensione di diversi flussi di lavoro e tecniche di elaborazione.Entrambi gli strumenti coprono l’intera catena di elaborazione, dalla richiesta e dal download dei dati fino all’esportazione dei dati finali: mappe dell’estensione delle inondazioni basate su radar o risultati di un’analisi multitemporale degli indici spettrali della vegetazione per supportare il monitoraggio della siccità e dell’allarme precoce. gli utenti finali possono generare i propri prodotti sviluppando al contempo capacità e comprensione di diversi flussi di lavoro e tecniche di elaborazione.Entrambi gli strumenti coprono l’intera catena di elaborazione, dalla richiesta e dal download dei dati fino all’esportazione dei dati finali: mappe dell’estensione delle inondazioni basate su radar o risultati di un’analisi multitemporale degli indici spettrali della vegetazione per supportare il monitoraggio della siccità e dell’allarme precoce.
Recentemente hai studiato e mappato le inondazioni utilizzando approcci tradizionali ma anche l’apprendimento automatico. Potete approfondire gli approcci ei modelli all’avanguardia relativi al rilevamento delle inondazioni e all’allarme precoce? Dove vede il potenziale più grande e le sfide più grandi in questo campo di ricerca?
Il rilevamento delle inondazioni ei sistemi di allerta precoce sono fondamentali per ridurre al minimo l’impatto negativo delle inondazioni sulla società e sull’ambiente. Negli ultimi anni si è assistito ad un crescente interesse verso l’utilizzo delle tecniche di machine learning in questo contesto. I modelli di apprendimento automatico hanno il potenziale per migliorare l’accuratezza e la velocità del rilevamento e della previsione delle inondazioni, migliorando così i sistemi di allerta precoce. Tuttavia, ci sono anche sfide significative da affrontare.
In generale, esistono vari metodi e prospettive/disciplina che affrontano le inondazioni. Per fare alcuni esempi; Molti approcci per il rilevamento e l’allarme tempestivo delle inondazioni si basano su modelli fisici basati su dati sulle precipitazioni, dati sul flusso dei fiumi e altre variabili idrologiche. I sensori posizionati nei fiumi e in altri corpi idrici possono rilevare i cambiamenti nei livelli dell’acqua e fornire dati in tempo reale. Un altro campo promettente per il rilevamento e l’allarme tempestivo delle inondazioni è l’uso dei social media e dei dati di crowdsourcing. Analizzando queste fonti di dati, i ricercatori possono identificare rapidamente i luoghi delle inondazioni, stimarne la gravità e informare il pubblico sui potenziali pericoli.
Le tecnologie di telerilevamento forniscono un’altra preziosa fonte di dati, che consente il monitoraggio di vaste aree. Queste tecnologie possono rilevare i cambiamenti nei livelli dell’acqua e monitorare la progressione delle inondazioni, consentendo una risposta tempestiva e la mitigazione delle potenziali inondazioni. In questo ambito, negli ultimi anni, gli approcci basati sull’apprendimento automatico sono diventati un metodo di elaborazione dominante. Questi algoritmi apprendono da esempi di addestramento: set di dati etichettati di immagini satellitari con le corrispondenti estensioni delle inondazioni.Durante l’addestramento, i modelli imparano a identificare modelli nelle immagini satellitari corrispondenti alle aree inondate e possono quindi essere applicati a nuovi dati satellitari per identificare automaticamente l’entità dell’inondazione. D’altro canto, gli approcci basati su regole implicano regole o soglie predefinite per identificare le aree allagate nelle immagini satellitari. Per esempio,
Nel confronto, gli approcci di apprendimento automatico hanno il vantaggio di essere più flessibili e adattivi rispetto agli approcci basati su regole. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono apprendere da un set di dati più ampio e diversificato e possono catturare relazioni più complesse tra le immagini satellitari e l’estensione delle inondazioni. Tuttavia, esistono anche sfide significative, a causa della mancanza di dati di qualità per la formazione e i test. In alcuni casi, i dati potrebbero essere limitati, obsoleti o di scarsa qualità, rendendo difficile lo sviluppo di modelli accurati.Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico possono diventare eccessivamente complessi e imparare a riconoscere modelli specifici nei dati di addestramento anziché generalizzare a nuovi dati, il che può comportare prestazioni scadenti su nuovi set di dati, un fenomeno noto anche come overfitting.
Nel complesso, l’uso dell’apprendimento automatico per il rilevamento delle inondazioni e l’allarme tempestivo rappresenta un’interessante area di ricerca con un grande potenziale di miglioramento. Tuttavia, è importante affrontare le sfide associate alla qualità e all’interpretazione dei dati per garantire l’efficacia e l’affidabilità di questi modelli.Personalmente, rimango scettico perché approcci puramente basati sui dati come l’apprendimento automatico si basano esclusivamente su modelli e correlazioni nei dati, senza necessariamente comprendere la fisica sottostante o le relazioni causali – qualcosa che ritengo fondamentale nella scienza.
Nella tua tesi di Master hai studiato approcci per mappare le inondazioni e quantificare le incertezze. Potete approfondire il modo in cui le incertezze della mappatura influenzano il processo decisionale nelle operazioni umanitarie?
I prodotti cartografici basati su dati di telerilevamento sono stati utilizzati per lungo tempo per supportare la risposta alle emergenze quasi in tempo reale all’insorgere di eventi alluvionali. Una mappa fornisce una panoramica sinottica della situazione e supporta una pianificazione e una distribuzione più mirata di risorse limitate in risposta ai bisogni locali. Attualmente, le mappe delle inondazioni illustrano un unico possibile confine di interfaccia tra le classi idriche e non idriche. Tuttavia, i prodotti geospaziali contengono incertezze intrinseche provenienti da diverse fonti, come la qualità dei dati di input training e le imprecisioni dei modelli.I miglioramenti nella quantificazione dell’incertezza possono fornire informazioni aggiuntive per un processo decisionale informato, soprattutto in risposta a problemi non banali in cui decisioni sbagliate possono comportare conseguenze negative. Pertanto, invece di ripristinare un unico possibile confine di interfaccia tra le classi, è possibile generare un’area che rappresenta la gamma di possibili confini dell’interfaccia per catturare visivamente l’entità dell’incertezza della segmentazione. Nel dominio del deep learning, ciò può essere ottenuto introducendo componenti stocastiche nel modello come le distribuzioni di probabilità che tengono conto delle incertezze aggregate.
Un sondaggio con autorità ufficiali e organizzazioni non governative ha rivelato che la comunità umanitaria è interessata all’inclusione di informazioni sull’incertezza nei prodotti geospaziali. Le informazioni aggiuntive possono aiutare i decisori a comprendere meglio i potenziali rischi e le incertezze associate ai diversi scenari. Ad esempio, se una mappa delle inondazioni indica un elevato livello di incertezza sull’entità delle inondazioni previste, i decisori potrebbero scegliere di adottare un approccio più conservativo alle attività di pianificazione e risposta. D’altra parte, se una mappa delle inondazioni indica un basso livello di incertezza, i decisori possono avere fiducia in decisioni più mirate per mobilitare risorse e rispondere alla crisi. Complessivamente,
Dato che hai studiato la gestione delle inondazioni in Africa occidentale nel contesto di un’Accademia regionale sul progetto delle Nazioni Unite, puoi approfondire i risultati della tua ricerca?
Nonostante le pianure alluvionali forniscano molte delle risorse naturali fondamentali per la popolazione mondiale, le inondazioni possono rappresentare una minaccia per la vita e le infrastrutture. Soprattutto nelle città, i cambiamenti climatici, insieme alla crescente urbanizzazione e al cambiamento nell’uso del territorio, aggravano ulteriormente i rischi di inondazioni. Nelle città africane si registra un trend crescente del rischio di inondazioni e della crescita della popolazione. Nel contesto della gestione delle inondazioni in Africa, le interviste condotte con esperti di organizzazioni come la Commissione dell’Unione Africana, la Banca Mondiale, l’UNESCO, NADMO Ghana e NASRDA Nigeria hanno evidenziato i vantaggi e le sfide dell’utilizzo del telerilevamento satellitare .Le interviste hanno rivelato che le tecnologie spaziali offrono informazioni preziose per la mappatura, la previsione e la modellizzazione del rischio delle inondazioni. Tuttavia, si trovano anche ad affrontare perdite dovute alla scarsa consapevolezza, alle limitate capacità locali, e accessibilità limitata dei dati. Per affrontare queste sfide e massimizzare i benefici del telerilevamento satellitare nella gestione delle inondazioni, dovrebbero essere considerati diversi punti chiave.
In primo luogo, è fondamentale espandere i meccanismi intranazionali per trasferire conoscenze e competenze dalle agenzie nazionali ai comuni locali. Ciò garantisce che i soccorritori in prima linea abbiano le competenze necessarie per utilizzare in modo efficace i prodotti spaziali. In secondo luogo, occorre dare priorità agli sforzi di rafforzamento delle capacità e di sensibilizzazione, che richiedono risorse e finanziamenti adeguati. È essenziale stabilire una comunicazione e un coordinamento frequenti tra le istituzioni pertinenti per ottenere sinergie ed evitare la duplicazione degli sforzi. Inoltre, le collaborazioni con aziende private potrebbero offrire potenziale per il futuro.L’implementazione di politiche di condivisione dei dati consentirà alle agenzie di gestione delle catastrofi di accedere ai dati di telerilevamento con una risoluzione più elevata da parte di società private. Le risorse basate sul cloud computing possono essere utilizzate anche per facilitare la mappatura rapida durante le emergenze umanitarie. Infine, una forte attenzione alla prevenzione è vitale per una gestione sostenibile del rischio di alluvioni a lungo termine. Le tecnologie spaziali consentono di prevedere e identificare le aree esposte a un maggiore rischio di inondazioni a causa delle loro caratteristiche topologiche e geografiche prima che si verifichino i disastri.Queste analisi forniscono una base quantitativa per le politiche di utilizzo del territorio e dei regolamenti edilizi. Pertanto, i risultati supportano una pianificazione urbana resiliente, mitigano gli spostamenti ei danni alla società e riducono i danni alle infrastrutture e le perdite finanziarie. In definitiva, quindi, non è solo una questione di sviluppo tecnologico, ma anche di volontà politica e di attuazione delle misure. Affrontando queste intuizioni acquisite da una varietà di esperti in materia,
Di cosa hai bisogno per innovare e come sarebbe il tuo ambiente di lavoro ideale?
Secondo me, il fattore più importante per un ambiente di lavoro ideale è la dinamica del team; un sano equilibrio tra comprensione interpersonale, ambizione condivisa per un lavoro di qualità e una cultura tollerante ai guasti che incoraggia la creatività, l’esplorazione, la collaborazione e lo scambio di idee. L’innovazione spesso arriva in contesti multidisciplinari, quindi un team diversificato con un’ampia gamma di competenze e competenze può essere utile. Inoltre, un ambiente che promuove l’apprendimento continuo e lo sviluppo professionale può aiutare le persone a rimanere costanti con le tecnologie e le tendenze più recenti.Altri fattori importanti che possono contribuire a creare un ambiente di lavoro ideale includono canali di comunicazione chiari, un forte senso di scopo e direzione, una cultura di responsabilità e trasparenza e opportunità di feedback e riconoscimento.
Qual è il tuo stato aggregato dell’acqua preferita?
Il mio stato aggregato preferito dell’acqua è liquido perché ospita un mondo bellissimo e misterioso.
