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Migliorare le immagini satellitari con l'intelligenza artificiale: il Pentagono premia la start-up ravennate

La sfida è stata lanciata dall’'organizzazione statunitense che ha l'obiettivo di mettere in contatto il Dipartimento di Difesa con aziende tecnologiche innovative e start-up per risolvere problemi di sicurezza nazionale

La start-up italiana Studiomapp, con base a Ravenna e a Roma, è stata premiata nella sfida lanciata dal Pentagono per ottimizzare l’analisi di immagini satellitari usando l’Intelligenza Artificiale. La start-up, infatti, si è aggiudicata il quarto posto nel concorso internazionale "DIUx xView 2018 Detection Challenge", organizzato dal Dipartimento di Difesa degli Stati Uniti in collaborazione con la National Geospatial Intelligence Agency per sviluppare nuove soluzioni per la sicurezza nazionale, con un’attenzione specifica alla gestione dei disastri usando l’intelligenza artificiale. La sfida è stata lanciata dalla Defence Innovation Unit (DIU), l’'organizzazione statunitense che ha l'obiettivo di mettere in contatto il Dipartimento di Difesa con aziende tecnologiche innovative e start-up per risolvere problemi di sicurezza nazionale.

La missione della start-up è promuovere nuove tecnologie per migliorare la qualità della vita. “Quando siamo venuti a conoscenza della sfida lanciata dal Pentagono - commenta Angela Corbari, cofondatrice e direttore operativo di Studiomapp - abbiamo subito deciso di metterci in gioco. Siamo specializzati in Location Intelligence, e le immagini satellitari sono una delle fonti dati principali che usiamo per reperire informazioni sul territorio e l’ambiente su scala mondiale. Dare un contributo per migliorare le risposte nei casi di disastri naturali, come terremoti ed alluvioni, è stato davvero stimolante.” Leonardo Alberto Dal Zovo, cofondatore e direttore tecnico di Studiomapp, aggiunge: “Sono stati raggiunti risultati incredibili con l’Intelligenza Artificiale applicata alla visione artificiale negli ultimi anni, ma l’analisi di immagini satellitari presenta complessità specifiche ancora non del tutto risolte e le soluzioni che funzionano bene in altri ambiti non riescono ad ottenere risultati altrettanto buoni”.

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