Migliorare il sistema di supporto decisionale per le crisi da disastro: sfruttare le tecnologie emergenti per una migliore preparazione civile e gestione delle crisi

Risultato atteso:

Si prevede che i risultati del progetto contribuiscano ad alcuni o a tutti i seguenti risultati attesi:

• Sviluppo di sistemi di supporto decisionale per le crisi da disastro, utilizzando dati quasi in tempo reale dal campo per migliorare la consapevolezza situazionale e la risposta;
• Creazione di sistemi progettati per rafforzare la preparazione civile, che migliorano l'efficienza operativa e i tempi di risposta, garantendo una gestione tempestiva ed efficace di vari scenari di disastro, dall'allerta precoce all'azione precoce;
• Integrazione di strumenti avanzati di analisi dei dati e di supporto decisionale per sostenere le autorità e i primi soccorritori in situazioni di disastro.

Ambito:

Questo argomento si concentra sul miglioramento dei sistemi di supporto decisionale esistenti per le crisi da disastro, integrando tecnologie emergenti per migliorare la preparazione civile e la gestione delle crisi. L'obiettivo è far progredire le capacità dei sistemi esistenti, rendendoli più affidabili, adattabili ed efficienti attraverso l'incorporazione di tecnologie AI affidabili che garantiscano trasparenza, responsabilità e processi decisionali etici. I progetti dovrebbero mirare a consentire risposte più rapide e informate durante gli scenari di disastro.

Le proposte dovrebbero concentrarsi sulla creazione di sistemi avanzati progettati per rafforzare la preparazione civile, aiutando le autorità e i soccorritori a gestire varie situazioni di disastro in modo tempestivo ed efficace. Questi sistemi dovrebbero sfruttare strumenti all'avanguardia basati sull'IA per elaborare grandi volumi di dati, fornendo intuizioni attuabili che migliorano il processo decisionale durante momenti critici, come dall'allerta precoce all'azione precoce. L'accento dovrebbe essere posto sull'integrazione di analisi avanzate dei dati e modellazione predittiva per anticipare gli sviluppi del disastro e guidare gli interventi, garantendo al contempo che i sistemi siano trasparenti, spiegabili e costruiti su principi di affidabilità, uso inclusivo e sensibile al genere e etico dell'IA e su implementazioni sicure dell'IA.

I progetti dovrebbero condurre un'analisi degli stakeholder o del mercato e una tabella di marcia o un piano per l'adozione delle metodologie, dei risultati e delle tecnologie sviluppate da parte dell'industria, della comunità di ricerca e innovazione e/o delle autorità competenti.

Inoltre, i centri di test dovrebbero svolgere un ruolo chiave in questa ricerca aumentando la loro capacità di sperimentare e convalidare le tecnologie emergenti, supportando una più efficace preparazione civile e capacità di risposta alle crisi.

Il risultato atteso è la creazione di sistemi che non solo migliorino l'efficienza operativa e i tempi di risposta, ma promuovano anche una migliore collaborazione tra gli stakeholder, comprese le autorità locali, i servizi di emergenza e altri attori rilevanti. Ciò include l'integrazione di droni con veicoli di emergenza statali, sistemi di traffico intelligenti e forze dell'ordine per migliorare la preparazione ai disastri basata sui dati e la risposta alle emergenze, garantendo un coordinamento efficace e un processo decisionale più rapido per le autorità locali.

I progetti dovrebbero anche contribuire a migliorare l'usabilità e l'accessibilità dei sistemi di supporto decisionale per diversi utenti, garantendo che siano facilmente integrati nei quadri di gestione dei disastri e possano essere utilizzati efficacemente in diverse situazioni di crisi. Le soluzioni dovrebbero allinearsi alle linee guida dell'UE sull'etica dell'IA^[1] e sulla costruzione della resilienza, garantendo che completino le iniziative esistenti di protezione civile e gestione delle crisi, promuovendo al contempo l'innovazione nella riduzione del rischio di disastri. La Strategia dell'Unione per la Preparazione è un documento chiave a questo riguardo. Si raccomanda di analizzare le lacune di capacità dell'UCPM^[2] e di trovare sinergie con progetti derivanti da sovvenzioni operative, come il Knowledge for Action in Prevention & Preparedness (KAPP)^[3].

In questo argomento, l'integrazione della dimensione di genere (analisi del sesso e del genere) nel contenuto della ricerca e dell'innovazione dovrebbe essere affrontata solo se pertinente in relazione all'obiettivo…