PROGETTO
HELIOS – Progetto GRID+ selezionato nell’ambito dell’Open Call ESA BIC Lazio, Selection Campaign Q4 2025, incubato nel programma ESA Business Incubation Centre Lazio – CUP F87H26000200004
Progetto realizzato con il sostegno finanziario – PR Lazio FESR 2021-2027 – Obiettivo Specifico 1.3. – Open Call ESA BIC Lazio – CUP F87H26000200004
HELIOS è un progetto sviluppato da GRID+ nell’ambito del programma ESA BIC Lazio, finalizzato alla realizzazione di una soluzione avanzata di intelligenza artificiale applicata all’Earth Observation. Il sistema è concepito per generare, ricostruire e prevedere dati multispettrali satellitari anche in presenza di osservazioni incomplete, discontinue o temporalmente poco dense, superando alcuni limiti tipici dei dati EO dovuti, ad esempio, alla copertura nuvolosa, alla frequenza di rivisita dei satelliti o alla mancanza di acquisizioni utili in determinati intervalli temporali.
L’obiettivo del progetto è aumentare la continuità informativa e il valore operativo dei dati satellitari, trasformando serie osservative frammentarie in informazioni più stabili, interpretabili e utilizzabili in contesti applicativi reali. HELIOS nasce infatti come motore predittivo e di ricostruzione multispettrale, capace di supportare attività di monitoraggio, analisi e validazione in ambiti nei quali la disponibilità di dati continui rappresenta un fattore critico. Il primo ambito applicativo del progetto riguarda il monitoraggio delle acque e, più in generale, il monitoraggio ambientale. In questa prospettiva, la soluzione può essere impiegata per migliorare la lettura temporale di fenomeni osservati da satellite, supportare l’analisi di corpi idrici, bacini, laghi, fiumi e altre componenti ambientali, e contribuire alla costruzione di casi d’uso ad alto valore operativo. In parallelo, la tecnologia è stata pensata anche per possibili integrazioni in piattaforme Earth Observation esistenti, servizi geospaziali e workflow tecnici già in uso presso organizzazioni pubbliche o private.
L’obiettivo del progetto è aumentare la continuità informativa e il valore operativo dei dati satellitari, trasformando serie osservative frammentarie in informazioni più stabili, interpretabili e utilizzabili in contesti applicativi reali. HELIOS nasce infatti come motore predittivo e di ricostruzione multispettrale, capace di supportare attività di monitoraggio, analisi e validazione in ambiti nei quali la disponibilità di dati continui rappresenta un fattore critico. Il primo ambito applicativo del progetto riguarda il monitoraggio delle acque e, più in generale, il monitoraggio ambientale. In questa prospettiva, la soluzione può essere impiegata per migliorare la lettura temporale di fenomeni osservati da satellite, supportare l’analisi di corpi idrici, bacini, laghi, fiumi e altre componenti ambientali, e contribuire alla costruzione di casi d’uso ad alto valore operativo. In parallelo, la tecnologia è stata pensata anche per possibili integrazioni in piattaforme Earth Observation esistenti, servizi geospaziali e workflow tecnici già in uso presso organizzazioni pubbliche o private.
Figura 1. HELIOS: physics-conditioned latent diffusion for multispectral prediction.
Dal punto di vista tecnico, HELIOS combina modelli generativi, componenti per l’elaborazione di serie temporali e meccanismi di condizionamento fisico-climatico, con l’obiettivo di produrre output multispettrali coerenti e scientificamente utilizzabili. Il progetto non si limita quindi a una sperimentazione teorica, ma punta alla validazione progressiva di un prototipo operativo e alla sua evoluzione verso una soluzione integrabile, scalabile e rilevante per il mercato.
