Quali strumenti abbiamo a disposizione oggi per orientare strategie di adattamento climatico e valorizzazione del capitale naturale? Sviluppare un modello digitale predittivo per la gestione intelligente e resiliente del paesaggio urbano è l'obiettivo della challenge “nAIture Landscape Modelling”, lanciata da LAND nell'ambito del contest Business Meets Innovation 2025.
Giunta quest'anno all'ottava edizione, BMI è un'iniziativa promossa dalla Camera di Commercio Italo-Germanica (AHK Italien) per favorire l'incontro tra la domanda di innovazione di aziende leader della community italo-tedesca e le soluzioni innovative offerte da startup, spin-off e PMI innovative italiane. LAND, società internazionale di consulenza paesaggistica guidata da Andreas Kipar, è dunque tra le realtà selezionate da AHK Italien, in seno all’edizione di quest’anno di BMI, per promuovere sinergie di innovazione tra aziende emergenti e grandi imprese.
LAND propone una propria Technology Challenge – rivolta al mondo delle startup, degli spin-off universitari e delle realtà innovative che operano nei settori GreenTech, ClimateTech e GeoAI – per ampliare il LIM landscape information modelling®, modello sviluppato dal LAND Research Lab®, che misura indicatori ambientali legati alla crescita degli alberi tramite modelli architettonici BIM integrati con database come i-Tree. L'obiettivo è integrare dati di telerilevamento satellitare, droni multispettrali e sensori ambientali con algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, per sviluppare uno strumento dinamico e interattivo per l'analisi degli indicatori ambientali (stress termico e idrico, evapotraspirazione, attrattività per gli impollinatori...) in modo da orientare strategie di adattamento climatico e valorizzazione del capitale naturale.
Le candidature potranno essere inviate entro il 14 novembre tramite il sito ufficiale dell’iniziativa. Il vincitore del contest sarà coinvolto in un percorso di collaborazione semestrale con il team di LAND Italia per la co-progettazione del prototipo e la sperimentazione su aree pilota.