Magari non sarà notissimo a tutti ma esiste, e da decenni, una vera e propria Space Economy. Che non è fatta - o meglio, non solo - delle imprese mediatiche alla SpaceX ma di una ampia gamma di servizi e applicazioni che si basano soprattutto sulla gestione delle costellazioni di satelliti e sull’elaborazione dei loro dati. In questa Space Economy l’Italia ha storicamente un ruolo importante, per cui non stupisce che un buon numero di aziende italiane, vecchie e nuove, ne facciano parte.

Tra queste c’è anche Latitudo40, software house relativamente giovane (è nata nel 2017) che offre soluzioni e servizi basati sull’elaborazione evoluta, anche con algoritmi di Intelligenza Artificiale proprietari eseguiti su Amazon EC2 e EKS, delle immagini satellitari. “Nasciamo - spiega Gaetano Volpe, CEO e fondatore di Latitudo40 insieme a Mauro Manente e Donato Amitrano - da una riflessione ben precisa: questo tipo di tecnologia non è mai diventato mainstream perché era, ed è, complesso da sviluppare e da trasformare in prodotti e servizi. Così il primo obiettivo che ci siamo dati è provare a portare questa tecnologia complessa in ambiti spesso digitalmente non evoluti, per risolverne diversi problemi concreti”.

Da questa idea iniziale nasce la proposizione di Latitudo40: semplificare l’accesso alle informazioni che sono contenute nei dati satellitari, informazioni che possono essere fondamentali per affrontare molti importanti problemi del nostro pianeta. Dall'inquinamento al controllo del consumo di suolo, dallo sviluppo in ambito urbano alla valutazione dei rischi per le infrastrutture. Nel tempo l’azienda è cresciuta velocemente e conta oggi una ventina di dipendenti e un fatturato di 1,8 milioni di euro, con prospettive di una crescita anche più rapida di quella registrata sinora.

Un approccio per molte soluzioni

Oggi Latitudo40 si rivolge a un buon numero di interlocutori, come racconta Volpe: “Lavoriamo soprattutto con i Comuni, gli urban planner, chi fa piattaforme per Smart City e ha bisogno di arricchirle di dati, chi si occupa di rischi climatici ed ambientali, ultimamente anche con il mondo del Real Estate e del Proptech”. Questo ampio raggio d’azione deriva dal fatto che la software house opera in linea di principio come generica - si fa per dire, ovviamente - data company. “Produciamo dati che non esistono come dati grezzi - spiega Volpe - nel senso che non sono immediatamente derivabili da un'immagine satellitare ma che richiedono una importante fase di elaborazione”.

Il tipo di dati prodotti, il modo in cui vengono presentati e lo scopo per cui vengono elaborati delineano di volta in volta il singolo caso d’uso, che può prevedere tanto una applicazione verticale chiusa quanto una piattaforma SaaS aperta. Latitudo40 ha ad esempio attivato EarthDataPlace, un vero e proprio marketplace di dati satellitari elaborati ad hoc in cui l’utente indica l’area da esaminare e il tipo - o i tipi - di analisi (dalla temperatura a terra all’altezza degli edifici, dal rischio di ondate di calore alla presenza di CO2, eccetera) di cui ha bisogno, ricevendo poi un dataset da “inglobare” nel suo GIS o via API. Qui il modello è a consumo “pay per use” o su abbonamento, con prezzi che variano a seconda di diversi parametri.

Lo stesso approccio, ma più strutturato, è alla base di alcune piattaforme SaaS mirate. Come Urbalytics: nata per il monitoraggio ambientale delle aree urbane, è destinata soprattutto a chi fa pianificazione urbana ma, più in generale, è in grado di correlare fra loro dati geolocalizzati di vario tipo in modo da generare informazioni utili per analisi storiche, valutazioni in tempo reale, scenari predittivi, anche situazioni di emergenza.

In ambito urbano gli aspetti oggi più importanti riguardano però soprattutto i rischi climatici. “Con i nostri algoritmi - spiega ad esempio Volpe - riusciamo a identificare le aree della città dove per una serie di fenomeni (eccessiva urbanizzazione, inquinanti, bassa presenza di alberi…) si generano picchi di temperatura. Confrontando poi il centro città, e le aree in cui la temperatura è più alta, con le aree periferiche agricole definiamo l'isola di calore urbano: quella ‘bolla’ che in caso di temperature estreme accentua lo stress termico”.

L’uso “smart” dei dati satellitari permette poi di ridurre, o quantomeno stimare preventivamente, il rischio di inondazioni: i dati climatici incrociati con quelli strutturali delle aree urbane possono individuare le zone più a rischio di inondazione. Un rischio che poi può anche non concretizzarsi ma che è sempre meglio conoscere. L’analisi delle immagini satellitari dà anche la possibilità di quantificare la presenza di CO2 con una densità di rilevazione molto più elevata dei classici sensori a terra. Queste informazioni possono essere usate per attivare strategie di mitigazione in caso di picchi, come variare la distribuzione del traffico. E anche per fare simulazioni di quello che potrebbe accadere nel prossimo futuro.

Progetti verticali

Latitudo40 ha sviluppato anche tecnologie per la Smart Agriculture, dove l’utilizzo delle immagini satellitari è però ampiamente “sdoganato” da tempo. “Per questo - spiega Volpe - abbiamo cercato una nostra nicchia, concentrandoci sul tema della integrazione tra satelliti e robotica”. Il risultato è Laura, un rover sviluppato su piattaforma Nvidia Jetson che opera ovviamente a terra ed è dotato di telecamere e sensori propri, per valutare lo stato di salute delle colture che attraversa. Dove far agire il rover e che percorsi fargli seguire lo si decide, invece, sulla base dell’elaborazione delle immagini satellitari delle colture sotto esame.

La soluzione “rover più satellite” cerca quindi di combinare il meglio dei due mondi: dai satelliti arriva una valutazione estesa e a più dimensioni delle aree da esaminare, il rover raccoglie dati estremamente “locali” che completano quelli satellitari. “Tutto - commenta Volpe - per avere il massimo il potenziale informativo”.

Una parte del business di Latitudo40 è poi legata a progetti di ricerca e sviluppo completamente su misura: “Andiamo a sviluppare nuovi algoritmi - racconta Volpe - per soddisfare esigenze anche molto specifiche del cliente. Ad esempio, abbiamo da poco concluso un PoC per un Real Estate developer italiano che voleva monitorare tutti i suoi cantieri per valutare in tempo reale lo stato di avanzamento dei vari progetti”.

Dall’immagine all’informazione

Indipendentemente dalle applicazioni per cui vengono utilizzati, le tecnologie e gli algoritmi sviluppati da Latitudo40 affrontano gli stessi problemi. Innanzitutto, c’è il problema di scegliere le immagini satellitari più opportune dalle varie fonti che si possono utilizzare: alcune “open” come quelle dell’ESA e altre di fornitori privati come Airbus o Planet. “La nostra piattaforma - spiega Volpe - sceglie la fonte migliore in funzione dei tipi di algoritmo e delle elaborazioni che saranno poi applicati”.

Passo successivo: bisogna elaborare le immagini grezze perché “rappresentino” esattamente e solo l’area interessata, con (a seconda dei casi) operazioni di cropping, fusione, rettificazione, aumento della definizione grazie all’AI, eventualmente generazione di dati sintetici e integrazione di dati provenienti da fonti diverse, come sensori a terra, reti IoT, vari dataset storicizzati.

“A questo punto - spiega Volpe - abbiamo immagini e dataset che contengono tutte le informazioni necessarie al task previsto, informazioni che fino a qualche anno fa venivano interpretate da un operatore umano. Oggi invece automatizziamo questo processo e, in più, lo potenziamo con funzioni per la correlazione di dati da sorgenti diverse ed eterogenee. Il risultato è che un task che l’operatore svolgerebbe in settimane, le nostre piattaforme lo completano in pochi minuti”. Questo anche grazie alla flessibilità del cloud: Latitudo40 non ha infrastruttura on-premise ma basa tutto sui servizi di Amazon Web Services, tanto che i suoi software controllano anche l’attivazione e la disattivazione delle risorse in cloud a seconda del carico di lavoro da sostenere.

Ora Latitudo40 sta lavorando per applicare tutto questo know-how ad ambiti che possono garantire una crescita particolarmente interessante del suo giro d’affari. Uno di questi ambiti è il già citato Proptech: il mercato immobiliare muove, direttamente e indirettamente, grandi investimenti e ha tutto l’interesse a sfruttare la maggior quantità possibile di informazioni per ottimizzare i suoi processi e, soprattutto, ridurre i suoi rischi. L’analisi mirata delle immagini satellitari è, in quest’ottica, una fonte di dati potenzialmente molto interessante.

La seconda direttrice di sviluppo a cui guarda oggi Latitudo40 è più strettamente tecnica: spostare l’elaborazione degli algoritmi di AI direttamente a bordo dei satelliti. “Questo è estremamente utile - spiega Volpe - nelle applicazioni mission critical in cui è importante arrivare il prima possibile all’informazione cercata, senza aspettare che i dati vengano scaricati in cloud e poi elaborati”. Fare Machine Learning direttamente a bordo di un satellite, in tempo reale, permette ad esempio di rilevare un incendio nelle sue primissime fasi, come anche di identificare precisamente oggetti che si muovono in determinate aree in applicazioni collegate alla sicurezza.