Ai for Earth, Microsoft finanzia il progetto del Politecnico di Milano

Microsoft AI for Earth: investimenti per 50 milioni di dollari in cinque anni

In occasione del secondo anniversario dell’Accordo di Parigi sul clima, oggi nella capitale francese Brad Smith, President e Chief Legal Officer di Microsoft, ha annunciato l’espansione del programma Microsoft AI for Earth, confermando un investimento da parte di Microsoft di 50 milioni di dollari nei prossimi 5 anni. 

Brad Smith parteciperà inoltre agli incontri in programma a Parigi fino al 14 dicembre e oggi durante il suo keynote ha sottolineato il ruolo sempre più cruciale della tecnologia Microsoft Artificial Intelligence in alcuni settori quali l’Università, le ONG e le imprese a sostegno del clima, delle risorse idriche, dell’agricoltura e delle attività per la biodiversità.

Il programma Microsoft AI for Earth, lanciato lo scorso luglio, ha già offerto oltre 350.000 dollari a Istituzioni e ricercatori in oltre 10 Paesi per alcune applicazioni specifiche. In particolare, in Italia il Politecnico di Milano è stato tra i primi ad ottenere un finanziamento per un progetto dedicato al monitoraggio del manto nevoso e alle previsioni di approvigionamento idrico attraverso il Deep Learning. AI for Earth conferma l’impegno di Microsoft nel processo di  “Democratizzazione dell’Artificial Intelligence” e l’attenzione dell’azienda nei confronti della sostenibilità ambientale.

Il progetto del Politecnico di Milano

I ricercatori del Politecnico di Milano affrontano il problema della scarsità d'acqua e, in particolare, si concentrano sulla previsione della disponibilità d'acqua nella stagione secca nelle regioni montane temperate, dove l'approvvigionamento idrico è fortemente condizionato dall'estensione del manto nevoso delle catene montuose circostanti. Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno pianificato un programma di elaborazione di contenuti multimediali web che estrae automaticamente gli indici di neve, e quindi indirettamente di acqua, le informazioni provenienti dalle foto di montagna scattate dagli utenti e dai filmati registrate dalle webcam. Il Politecnico ha già mostrato i vantaggi di questo tipo di monitoraggio ambientale con una singola webcam  e ora, grazie al finanziamento, renderà scalabile questa metodologia introducendo il  deep learning e applicando l'analisi delle immagini alla vasta collezione di foto e video raccolti negli ultimi due anni.