Si è concluso ad Assisi l’hackathon internazionale “Tech for SHRINEs”, la competizione tecnologica di alto livello che si è svolta in una tre giorni, dal 25 al 27 novembre. L’evento ha riunito oltre 150 esperti, 11 team di innovatori e 10 valutatori di alto livello, con l’obiettivo di sviluppare soluzioni tecnologiche avanzate per la protezione dei luoghi di culto e la salvaguardia dei loro valori culturali ed etici.
Le quattro location dell’evento – la Basilica di San Francesco, l’Eremo delle Carceri, Piazza del Comune e la Pinacoteca – sono stati completamente digitalizzati, creando dei “digital twin” che consentiranno alla municipalità, alle forze dell’ordine e agli operatori del settore di studiare i flussi delle persone in vista di grandi eventi come il Giubileo e l’Ottocentenario francescano.
A conclusione dell’hackathon, i quattro team vincitori hanno avuto l’opportunità esclusiva di presentare le loro soluzioni a un panel di investitori europei, in un incontro dedicato. Gli investitori, provenienti da istituzioni, fondi, venture capitalist e grandi aziende, valuteranno il finanziamento e l’implementazione delle idee più promettenti, trasformando queste innovazioni in soluzioni operative.
I 4 team premiati sono Ascanio Technology per l’Eremo delle Carceri con un sistema di monitoraggio strutturale con fibre ottiche, integrato durante i lavori di restauro, per garantire una sorveglianza duratura e minimamente invasiva; Etra POP-ART Platform per Piazza del Comune che ha ideato una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare in tempo reale immagini e audio, rilevando comportamenti violenti o anomalie e inviando avvisi tempestivi; AiVu per la Basilica di San Francesco: un sistema di videosorveglianza intelligente basato su AI per rilevare e prevenire crimini contro la proprietà, vandalismi e furti, garantendo sicurezza pubblica e protezione del patrimonio; e infine AI-CROWD-DEEP per la Pinacoteca Palazzo Vallemani: un’analisi video in tempo reale per monitorare il comportamento delle folle, rilevando sovraffollamenti, soste prolungate e comportamenti anomali, garantendo una gestione ottimale dei flussi.
