• 25 Novembre 2024 0:52

Corriere NET

Succede nel Mondo, accade qui!

Il crowdfunding della Bicocca per monitorare l’inquinamento del suolo

Apr 25, 2024

AGI – Valutare l’inquinamento del suolo con un metodo del tutto naturale, osservando cioè il comportamento di alcuni organismi che lo popolano ovvero i porcellini di terra: è questo l’obiettivo dei ricercatori dell’Universita’ di Milano-Bicocca che hanno lanciato la campagna di crowdfunding “Tanti Piccoli Porcellin! per sviluppare un prototipo strumentale per riconoscere un suolo sano da uno contaminato, coniugando le risposte comportamentali dei porcellini e i più sofisticati strumenti dell’intelligenza artificiale. I porcellini di terra sono gli unici crostacei ad avere colonizzato la terraferma a partire dal Carbonifero Inferiore, fra i 359,2 e i 318,1 milioni di anni fa: questi antichissimi animali dovettero adattarsi in un ambiente nuovo compensando, prima fra tutte, la disidratazione. Come? Attraverso un particolare comportamento gregario: i porcellini di terra tendono a stare aggregati, perché questo riduce la superficie di contatto dei singoli animali con l’aria. In condizioni di stress indotto da un suolo contaminato, il gruppo invece si frammenta.

 

“Il primo passo per contrastare gli effetti dell’inquinamento dei suoli, è proprio quello di monitorarne lo stato di contaminazione. Per farlo abbiamo ideato un metodo rapido, economico e non invasivo, nonché rispettoso nei confronti degli animali”, spiega Lorenzo Federico, responsabile del progetto e dottorando presso il Dipartimento di Scienze dell’Ambiente e della Terra dell’Università di Milano-Bicocca. “Grazie al crowdfunding svilupperemo un migliore metodo di osservazione per il comportamento gregario dei porcellini di terra quando esposti ai suoli e ne quantificheremo le risposte grazie ad algoritmi sviluppati all’interno del nostro team. In altre parole, studiando come reagiscono i porcellini potremo capire se un suolo è inquinato o meno, e a che livello”.

 

 

Nello specifico, lo stato di aggregazione verrà monitorato mediante un dispositivo che combina un detector (microtelecamera a infrarossi) e un’arena in plexiglas, all’interno della quale sarà disposto il suolo da monitorare e dieci porcellini di terra. Basteranno poche ore perché i contaminanti, se presenti, determinino alterazioni comportamentali facilmente quantificabili. “Il nostro obiettivo finale è quello di sviluppare un prototipo che utilizzi la procedura automatica di analisi già brevettata da Elisabetta Fersini, docente di Informatica del nostro ateneo, per quantificare lo stato di aggregazione dei porcellini quando esposti a suoli contaminati”, spiega Sara Villa, docente di Ecologia presso l’Università Milano-Bicocca e componente del team. Questo auto-apprendimento sarà utile per ridurre i tempi di analisi e di elaborazione di un rapporto di qualità ambientale“.

 

 

Per sviluppare un primo prototipo sperimentale bisogna raccogliere 10.000 euro attraverso la campagna di raccolta fondi attiva su Ideaginger.it, la piattaforma di crowdfunding con il tasso di successo più alto in Italia. Il progetto “Tanti Piccoli Porcellin!” – tra quelli della VI edizione di BiUniCrowd, l’iniziativa dell’Università di Milano-Bicocca che permette ai progetti della comunità universitaria di ottenere sostegno e visibilità dall’esterno – è stato selezionato da A2A, che cofinanzierà la campagna di crowdfunding. Sostenere “Tanti Piccoli Porcellin!” È facile: basta collegarsi alla pagina del progetto e fare una donazione scegliendo il metodo di pagamento preferito. Tra le ricompense per i sostenitori c’è anche l’opportunità di fare analizzare il suolo del proprio orto o del proprio giardino per verificarne lo stato di salute.  

 

Utilizzando il sito, accetti l'utilizzo dei cookie da parte nostra. Guarda la Policy

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close