GAIA: AI predittiva, sensoristica 4.0 e Digital Twin per la città sostenibile di Perugia
Il Progetto GAIA rappresenta una delle iniziative più avanzate della gestione intelligente del territorio urbano. Sviluppato dal Comune di Perugia in qualità di ente attuatore, con il supporto scientifico dell'Università degli Studi di Perugia e la partecipazione delle imprese innovative umbre TeamDev Ecosystem e Wisepower, il progetto è finanziato nell'ambito del POR FESR 2021-2027 della Regione Umbria e gestito da Sviluppumbria. Questa partnership qualificata tra soggetti pubblici e privati garantisce rigore scientifico, competenza tecnologica e visione strategica istituzionale.
L'obiettivo è integrare sensoristica intelligente, AI e analisi dei dati in tempo reale per pianificare la manutenzione del territorio e prevenire i rischi ambientali e strutturali. GAIA si inserisce nella visione dell'amministrazione comunale di definire un nuovo modello di gestione resiliente, capace di fare della città un punto di riferimento nazionale per la sostenibilità e la sicurezza urbana.
Sul piano tecnologico, il cuore operativo di GAIA consiste nell'integrazione di flussi di dati all'interno della piattaforma WiseTown, già adottata dal Comune. Tale sinergia ha permesso di implementare due innovativi osservatori digitali: l'OVU (Osservatorio Verde Urbano) dedicato al monitoraggio continuo dello stato fitosanitario e della stabilità del patrimonio arboreo e all'analisi predittiva del dissesto idrogeologico e l'OSU (Osservatorio Sismico Urbano) finalizzato al monitoraggio strutturale e alla sicurezza degli edifici pubblici. Insieme i due strumenti configurano un Decision Support System (DSS) a disposizione dei tecnici comunali per la prevenzione dei rischi e la pianificazione della manutenzione predittiva.
I sensori wireless installati sono dotati di moduli di autoalimentazione che azzerano i costi legati alla sostituzione delle batterie, rendendo l'infrastruttura sostenibile anche dal punto di vista economico e gestionale nel lungo periodo. I dispositivi sono stati installati in tre plessi scolastici e diverse aree verdi cittadine, luoghi scelti per la loro rilevanza pubblica e per le caratteristiche morfologiche che richiedono un monitoraggio continuativo.
Elemento di particolare innovatività è il sistema di Deep Learning sviluppato nell'ambito di GAIA, capace di identificare automaticamente 27 specie arboree europee tramite l'analisi della texture del tronco. Le tecnologie sono state verificate sul campo nei mesi di aprile/maggio 2026 presso il Percorso Verde ""Leonardo Cenci"" e la Facoltà di Ingegneria di Perugia. Le sessioni sperimentali hanno consentito di isolare i singoli tronchi e generare un Digital Twin tridimensionale e georeferenziato del patrimonio arboreo, strumento fondamentale per una pianificazione della manutenzione predittiva che riduce tempi e costi di gestione pubblica del verde.
L'installazione dei sensori sismici nelle scuole pubbliche tutela in primo luogo le fasce più vulnerabili della popolazione garantendo loro standard di sicurezza altrimenti inaccessibili. Il monitoraggio fitosanitario degli alberi e la manutenzione predittiva degli spazi verdi rendono parchi e aree pubbliche più sicuri. La scalabilità della soluzione permette di estendere il modello anche a quartieri periferici solitamente meno presidiati, riducendo le disuguaglianze territoriali.
La sostenibilità del modello è garantita su più livelli: ambientale, grazie a una gestione più efficiente del verde urbano e alla prevenzione del dissesto idrogeologico; economica, grazie alla riduzione dei costi di manutenzione ordinaria e straordinaria; gestionale, grazie al DSS che oggettivizza le decisioni dei tecnici comunali sulla base di dati reali e aggiornati.
L'architettura tecnologica sviluppata è modulare e scalabile: il modello è replicabile in qualsiasi città che necessiti di strumenti avanzati per il monitoraggio del territorio. In data 25/05/2026 è stato regolarmente chiesto il brevetto per innovazione industriale (n. Domanda 102026000015346)."