Public AI Challenge – servizi PA selezionati 2022

L’Unità di missione strategica per la tutela e la promozione dei beni e delle attività culturali ha tra le sue funzioni anche quella di studio, tutela, conservazione e valorizzazione, promozione e fruizione del patrimonio culturale provinciale al quale appartiene anche la Collezione Caproni. La più antica al mondo a tema aeronautico, la Collezione Caproni è composta da aeromobili e motori storici, beni storico-artistici e materiale archivistico e librario, oltre a più di 200.000 fototipi.

La Challenge richiede lo sviluppo di un’applicazione di AI che, dato un database di scansioni delle fotografie storiche che compongono il fondo fotografico selezionato, permetta di pervenire in modalità automatica ad una suddivisione tematica dello stesso. Una volta effettuata la selezione tematica, il programma dovrà altresì corredare il file delle informazioni descrittive essenziali (metadatazione).

Meteotrentino è una struttura della Provincia Autonoma di Trento nata nel 1997 che si occupa di meteorologia, nivologia e glaciologia. Meteotrentino è parte dell’organizzazione di Protezione Civile e collabora con numerose altre strutture di livello provinciale e nazionale con finalità analoghe.

La sfida candidata richiede l’elaborazione di un sistema AI per la validazione dei dati meteo della rete delle stazioni di Meteotrentino, identificando eventuali errori nella misurazione (dati mancanti, anomalie rispetto alla climatologia e alle stazioni limitrofe o a quote simili, …) e migliorando la qualità finale del dato meteo archiviato.

L’Unità operativa neuroradiologia diagnostica e radiologia interventistica e il Laboratorio di Neuroinformatica collaborano per la sperimentazione di metodi computazionali per la radiomica, una nuova metodica di analisi basata su grandi quantità di dati.

A partire da un database di neuroimmagini cerebrali annotate da esperti e disponibile pubblicamente ai fini di ricerca, si richiede di sviluppare un modello che permetta di ottenere in modo automatico la segmentazione dei principali tessuti cerebrali. L’obiettivo è addestrare un metodo di apprendimento automatico per migliorare la segmentazione delle neuroimmagini di risonanza magnetica nel caso di pazienti con malformazioni – congenite o acquisite. La sfida è dimostrare che nel caso clinico un approccio data driven può essere più efficace di un approccio model-based.

L’Ufficio studi e pianificazione, dipendente da APRIE (Agenzia Provinciale per le Risorse Idriche e l’Energia), tra le sue competenze ha l’attuazione del Piano generale di utilizzazione delle acque pubbliche, promuovendo in tal senso appositi studi e ricerche a supporto delle attività spettanti alla Provincia in materia di pianificazione di bacino.

La Challenge candidata consiste nello sviluppo di un modello predittivo del prelievo irriguo, considerando le variabili meteo-climatiche e l’uso del suolo. Questo permetterebbe di avere una conoscenza anticipata dei consumi del settore agricolo e quindi poter agire con maggiore precisione riguardo le azioni di razionalizzazione della risorsa idrica.