PROGETTI DI RICERCA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE (PRIN) - BANDO PRIN 2022
PROGETTI FINANZIATI - UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CASSINO E DEL LAZIO MERIDIONALE
Acronimo Prin2022_Maffucci_SENS-AI
ID Progetto 2022R5HWJN
Titolo Progetto Environmental Sensing with Artificial Intelligence
Responsabile Scientifico locale MAFFUCCI - Antonio
Programma di finanziamento PRIN 2022
Ente finanziatore MIUR
Ruolo responsabile Capofila
Finanziamento totale del progetto
248.423,00_€
Finanziamento per UNICAS
83.317,00_€
ID CALL PRIN_2022
Abstract Progetto La visione del Progetto è la dimostrazione di un nuovo sistema di rilevamento per la rilevazione e classificazione in-situ di inquinanti organici nell'acqua. Il meccanismo di rilevamento si baserà sull'valutazione del comportamento elettrochimico e elettrico dei nanomateriali a base di carbonio (CNM) in presenza di inquinanti. Il Progetto svilupperà piattaforme di rilevamento portatili e compatte, modificate con CNM (nanotubi di carbonio, nanodiamanti e nanopiastrine di grafene), al fine di sfruttarne la sensibilità superiore e eccezionale. La rilevazione e la classificazione saranno effettuate mediante tecniche adatte per la caratterizzazione in-situ, come la voltammetria (VA) e la spettroscopia di impedenza elettrica (EIS). Nuovi approcci di elaborazione dati basati sull'intelligenza artificiale (AI) saranno implementati. Saranno sviluppati due dimostratori per mostrare: - affidabilità della fabbricazione e della modifica della piattaforma tramite CNM; - fattibilità del principio di rilevamento, in ambiente controllato; - possibilità di sostituire strumenti da laboratorio con dispositivi portatili e/o miniaturizzati (in-situ); - fattibilità di operare in "tempo reale"; - possibilità di eseguire la rilevazione e la classificazione mediante algoritmi AI; - fattibilità del principio di rilevamento, in ambiente rumoroso. Questi concetti saranno dimostrati studiando le quinoni, una classe di inquinanti organici aromatici di grande rilevanza per l'impatto ambientale, il cui rilevamento e classificazione tramite VA o EIS sono sfidanti. Questo Progetto mira a compiere un passo avanti verso un sistema di monitoraggio distribuito intelligente, i cui nodi sono le piattaforme di rilevamento sviluppate qui, dotate di una capacità "apprendimento" basata su AI, in grado di compensare le incertezze delle misurazioni, dovute alla fabbricazione (riproducibilità del sensore), alle condizioni operative (configurazione, ambiente, rumore) e all'invecchiamento (degradazione). Il Progetto richiede un'esperienza multidisciplinare nei campi della fisica, chimica, ingegneria e nanotecnologia, tra cui elettrochimica, biosensori, chimica dello stato solido, elettromagnetismo, scienza dei nanomateriali, test e caratterizzazione, progettazione e modellazione di circuiti, fabbricazione di dispositivi, elaborazione del segnale e sviluppo del software. L'esperienza e le strutture necessarie sono fornite dalle tre Unità Accademiche, che integrano diverse aree scientifiche, in collaborazione con due partner industriali, che supporteranno attivamente il Progetto. Gli obiettivi raggiunti in passato e i risultati finora ottenuti dai proponenti consentono di stimare il livello tecnologico iniziale come TRL 3, poiché i proponenti hanno già fornito evidenze sperimentali dei principi di rilevamento. Il presente Progetto mira a incrementare il TRL a 4, valutando i concetti tecnologici e convalidandoli in laboratorio. Il Progetto è destinato a fornire un impatto significativo nello sforzo globale per la sostenibilità ambientale. Il Piano proposto per massimizzare questo impatto include anche azioni specifiche per l'implementazione di nuove soluzioni industriali nei settori dei nanomateriali e dei sensori. Message ChatGPT… ChatGPT can make mistakes. Consider checking important inform
SOTTO SETTORI ERC
Anno presentazione 2022
Anno Inizio Finanziamento 2023
Anno Fine Finanziamento 2025