Tecnologie IoT per il monitoraggio ambientale: visita della sezione IoT del Dipartimento di Management al Santa Rita Experimental Range

Vista del Santa Rita Experimental Range, sede di importanti ricerche sulla gestione sostenibile dei rangeland aridi.

Introduzione

Il 3 aprile 2025, una delegazione della sezione Internet of Things (IoT) del Dipartimento di Management dell'Università di Torino ha effettuato una visita tecnica al Santa Rita Experimental Range (SRER), gestito dall’Università dell’Arizona. Fondato nel 1903, l’SRER è una delle più antiche stazioni di ricerca biologica negli Stati Uniti, dedicata allo studio e alla gestione sostenibile dei pascoli aridi.

Il Dipartimento di Management al Drone Day 2025.

Una partecipazione degna di nota al Drone Day 2025 dell'Università dell'Arizona del gruppo di ricerca impegnato nel PRIN 2023, Una joint venture tra l'Università di Bari (Prof. Giuspee Tassielli) e l'Università di Torino (Proff. Riccardo Beltramo e Stefano Duglio). sul tema "Drones for monitoring landfill gas fugitive emissions".

Parco nazionale del saguaro - Modalità di gestione

Secondo appuntamento del 2 aprile presso il Parco del Seguaro. Si tratta di un’area naturale protetta divisa in due sezioni, una a circa 32 km ad est e l'altra a circa 24 km ad ovest di Tucson che ospita un milione di visitatori all’anno. Il parco fa parte del Deserto di Sonora e prende il nome dal saguaro, un cactus gigante nativo di questa regione.

La superficie totale è di circa di circa 400 km² di cui la maggior parte di ambiente naturale non modificato in modo significativo dall’uomo.

Partecipazione al Drone Day 2025

 

Il nostro Team parteciperà al Drone Day 2025, organizzato dall'Università dell'Arizona, presso il Campus di Tucson, il 4 aprile prossimo.

L'evento raggruppa ricercatori che impiegano i droni nelle loro attività sul campo ed è volto a favorire lo scambio di conoscenze, in relazione ad applicazioni ed ai contesti normativi vigenti nei diversi Paesi.

NODES Spoke 4 – Digital Innovation Towards Sustainable Mountain: Development and Optimization of IoT-Based Predictive Water and Snow Management System

In the development of the IoT-based Predictive Water and Snow Management System, two distinct approaches have been pursued: one focusing on the development of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks for predictive modeling, and the other on the IoT sensor architecture. While the LSTM model has advanced significantly, the sensor-based IoT framework is still in its architectural and variable testing stages.

1. LSTM Development for Predictive Modeling:

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