Il Mar Mediterraneo è oggi un ecosistema sotto assedio: sovrasfruttamento ittico, inquinamento da plastica e ondate di calore marine ne minacciano la biodiversità e, di riflesso, la sopravvivenza economica di intere comunità costiere. In questo scenario, la gestione delle risorse marine richiede un cambio di paradigma che superi la logica dell’intervento d’emergenza.
La risposta tecnologica più avanzata risiede nel Digital Twin Ocean (DTO), una replica virtuale dinamica dei mari che promette di diventare la bussola per la “Blue Economy” del futuro.
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Un gemello digitale per gli ecosistemi marini
Un digital twin è una rappresentazione virtuale di un oggetto o di un sistema che ne copre l’intero ciclo di vita, viene aggiornato tramite dati in tempo reale e utilizza la simulazione, l’apprendimento automatico e il ragionamento per supportare i processi decisionali.[1]
Nel contesto marino, ciò si traduce in un modello digitale che rispecchia lo stato di un ecosistema costiero o di un intero bacino, aggiornandosi man mano che arrivano nuove rilevazioni sull’acqua, sugli organismi e sulle attività umane.
A differenza dei modelli oceanografici tradizionali, il DTO vive di un flusso bidirezionale di informazioni: i dati raccolti nel mondo fisico aggiornano costantemente il modello virtuale, che a sua volta restituisce previsioni e analisi per ottimizzare le attività reali. In breve, il gemello digitale del mare è un laboratorio virtuale sempre aggiornato, dove sperimentare politiche e strategie di utilizzo delle risorse marine senza rischiare di danneggiare il mare reale.
La linfa vitale del digital twin: i dati
Al cuore di ogni digital twin ci sono i dati. Un gemello digitale marino vive, infatti, di flussi continui di informazioni provenienti da molteplici fonti. A livello europeo, per esempio, le fondamenta dell’ European Digital Twin Ocean (EDITO) poggiano su infrastrutture consolidate come il Copernicus Marine Service e EMODnet (European Marine Observation & Data Network), che garantiscono parametri fisici e biogeochimici essenziali. Copernicus, infatti, fornisce i dati satellitari e i modelli globali, mentre EMODnet fornisce i dati in situ (fondali, biologia, geologia): insieme costituiscono il “data lake” del sistema.[2]
A questo si affiancano i dati tradizionali della pesca – come informazioni biologiche, catture commerciali, sbarchi e sforzo di pesca – che vengono inizialmente raccolti dagli Stati membri nell’ambito del Data Collection Framework (DCF) della Politica Comune della Pesca e successivamente resi disponibili tramite organismi come JRC, ICES o Eurostat. EMODnet, in questo quadro, svolge un ruolo chiave di abilitazione, rendendo tali dataset accessibili, interoperabili e riutilizzabili.
Va però evidenziato che l’efficacia operativa di questi dati è fortemente influenzata dalla loro cadenza di aggiornamento, che in molti casi rimane annuale e quindi poco adatta a supportare processi decisionali in tempo quasi reale. È proprio per colmare questo gap che stanno assumendo un ruolo crescente nuove sorgenti di dati ad alta frequenza, come le boe intelligenti (Argo floats) o i radar ad alta frequenza (HF Radar) per il monitoraggio del moto ondoso e delle correnti costiere, capaci di alimentare il Digital Twin con informazioni dinamiche e aggiornate.[3]
La grande novità è l’uso dell’Intelligenza Artificiale (AI) per integrare e interpretare questo diluvio di dati eterogenei. Sistemi di AI avanzati sono in grado di combinare datiprovenienti da flussi molto diversi in tempo reale, fondendoli con le leggi fisiche e biologiche note, così da sviluppare rappresentazioni virtuali scalabili e robuste dell’oceano.
Nello specifico, con l’approccio Physics-Guided Machine Learning (PGML), gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono vincolati a rispettare le leggi della fisica (come le equazioni della fluidodinamica), garantendo che le previsioni siano non solo statisticamente probabili, ma scientificamente coerenti con la realtà biologica e fisica del mare[4]
Il gemello digitale nel settore della pesca e dell’acquacoltura
L’impatto del digital twin nel reparto della pesca è tangibile in tre aree critiche: la gestione degli stock, la riduzione dell’impatto ambientale e la trasparenza del mercato.
Monitoraggio predittivo degli stock
Tradizionalmente, la valutazione delle popolazioni ittiche si basa su dati storici spesso incompleti. L’integrazione di algoritmi di AI nel DTO permette oggi di elaborare enormi quantità di dati complessi per stimare biomassa e tassi di crescita con precisione inedita. Ad esempio, nell’ambito del progetto europeo ILIAD[5], si sta sviluppando un digital twin per la gestione sostenibile della pesca che utilizza dati ad alta qualità raccolti dai pescherecci per valutare in tempo reale lo stato degli stock ittici e dell’ecosistema, prevedendo al contempo le catture future. Ciò significa, per un gestore della pesca, poter avere sotto controllo l’andamento della risorsa quasi in diretta e ricevere alert predittivi (ad esempio sull’aumento di specie aliene o sul rischio di sovrasfruttamento) prima che la situazione diventi critica.
Riduzione delle catture accidentali (By-catch)
Una delle applicazioni più promettenti, già testata nel DTO europeo, è il monitoraggio del rischio per specie protette. Per esempio, combinando la densità osservata di tartarughe marine con i dati di posizione dei pescherecci, le autorità possono simulare scenari di chiusura temporanea di specifiche aree (“what-if” scenarios), proteggendo la biodiversità senza bloccare l’intera flotta.
Tracciabilità “Hook to Plate”
La raccolta di dati dai pescherecci – tramite GPS, sistemi di monitoraggio delle catture, e persino videocamere a bordo – arricchisce il digital twin con informazioni sulle pressioni antropiche in atto. Tutte queste informazioni – ambientali, biologiche, di cattura e commerciali – vengono poi elaborate in potenti piattaforme di simulazione. Attraverso i gemelli digitali, è possibile provare in anticipo gli effetti di certe decisioni: ad esempio, simulare come varierebbe lo stock di pesce se si aumentasse o riducesse lo sforzo di pesca in una zona, o quali conseguenze avrebbe l’installazione di un nuovo allevamento off-shore sulla qualità dell’acqua circostante. La simulazione diventa così uno strumento di supporto decisionale intelligente che aiuta a scegliere strategie ottimali basate su evidenze scientifiche, anziché su sole stime approssimative.
Digital twin ocean nell’acquacoltura: ottimizzazione e automazione
Nel settore dell’acquacoltura, i benefici potenziali dei digital twin sono forse ancora più immediati. Gli allevamenti ittici – specialmente in mare aperto – sono sistemi complessi dove fattori ambientali (correnti, temperatura, ossigeno disciolto), biologici (salute e crescita dei pesci) e gestionali (alimentazione, pulizia delle gabbie) interagiscono continuamente. Adottare un gemello digitale significa poter sorvegliare e ottimizzare questi fattori in tempo reale. Un recente studio internazionale ha evidenziato che l’uso della tecnologia del digital twin può rivoluzionare il settore dell’acquacoltura intensiva, ponendosi come strumento chiave per superare sfide sia biologiche che manageriali.
Ossigeno, crescita e biomassa: controllo in tempo reale
In particolare, lo studio indica tre aree di applicazione molto promettenti:[6]
- il miglioramento del monitoraggio dell’ossigeno nelle gabbie marine (fondamentale per garantire il benessere dei pesci);
- l’ottimizzazione della crescita e dello sviluppo della biomassa ittica, grazie a dati in tempo reale su alimentazione e condizioni di allevamento;
- un maggiore impiego di robotica e veicoli autonomi per svolgere operazioni di manutenzione o controllo in ambienti difficili, riducendo i rischi per gli operatori umani. Ad esempio, sensori collegati al gemello digitale possono segnalare immediatamente un calo di ossigeno in una vasca, permettendo di attivare aeratori o regolare la densità di pesci prima che si verifichino morti. Oppure, attraverso la simulazione, si può testare l’effetto di un diverso regime alimentare o di un nuovo vaccino per i pesci, valutandone l’impatto sulla crescita e sulla salute senza dover sperimentare alla cieca sull’allevamento reale.
I ricercatori sottolineano che queste soluzioni non solo migliorano la gestione quotidiana, ma pongono le basi per una futura automazione delle operazioni acquicole, rendendo gli allevamenti più efficienti e sostenibili. In prospettiva, un gemello digitale dell’acquacoltura potrebbe integrarsi con i dati ambientali esterni (qualità dell’acqua circostante, correnti che disperdono nutrienti e rifiuti) e con i mercati (prezzi e domanda di pesce), aiutando l’imprenditore ittico a decidere ad esempio dove e quando espandere l’impianto o come modulare la produzione per ridurre l’impatto ambientale. Il risultato atteso è un aumento sia dell’efficienza economica che della sostenibilità, con una gestione più attenta e rispettosa degli ecosistemi acquatici.
Gemello digitale: oltre l’hype del digital twin ocean
Al di là dell’interesse crescente, il Digital Twin Ocean va interpretato come uno strumento di supporto alle decisioni e non come una soluzione automatica ai problemi della gestione marina. Il suo valore emerge solo se inserito in un ecosistema di dati, regole e competenze adeguato, che oggi è ancora in fase di costruzione, soprattutto nel contesto mediterraneo.
Una prima criticità riguarda la disponibilità e la continuità dei dati. Le grandi infrastrutture europee forniscono una base solida, ma persistono lacune spaziali e temporali che limitano l’uso del gemello digitale in scenari operativi realmente dinamici. Ne consegue che il DTO, almeno nel breve periodo, deve essere utilizzato come strumento di supporto informato, capace di ridurre l’incertezza ma non di eliminarla.
Un secondo elemento chiave è la governance. L’efficacia di un gemello digitale su scala di bacino dipende dalla capacità di coordinare attori diversi – istituzioni, ricerca, imprese – attorno a standard comuni di interoperabilità, condivisione dei dati e tutela delle informazioni sensibili. In assenza di questo quadro, il rischio è la proliferazione di soluzioni frammentate, incapaci di generare valore sistemico.
Infine, l’adozione da parte degli operatori resta una sfida aperta. Nei settori della pesca e dell’acquacoltura, l’introduzione del digital twin avrà successo solo se sarà in grado di dimostrare benefici concreti, come una maggiore prevedibilità delle attività, il supporto alla conformità normativa o l’ottimizzazione dei costi. A ciò si affianca la necessità di investire in competenze e percorsi di accompagnamento, affinché i risultati prodotti dal gemello digitale possano essere effettivamente utilizzati nei processi decisionali.
In questo senso, il Digital Twin Ocean non rappresenta un obiettivo in sé, ma un’infrastruttura abilitante. La sfida principale non è tanto tecnologica quanto organizzativa: integrare questi strumenti nei processi di governance del mare, trasformando dati e simulazioni in decisioni più informate, trasparenti e orientate al lungo periodo.
Prospettive future: verso una gestione proattiva del mare
Il digital twin non deve essere visto solo come uno strumento operativo per il singolo peschereccio, ma come una piattaforma di pianificazione strategica per i decisori politici. La capacità di simulare scenari decennali permetterà di disegnare Aree Marine Protette (AMP) più efficaci, capaci di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti climatici.
Il passaggio fondamentale sarà l’integrazione tra il DTO e la Pianificazione dello Spazio Marittimo (MSP). Non meno importante, i digital twin daranno un contributo anche alle politiche ambientali e di adattamento climatico: si potrà valutare, ad esempio, come certi interventi di ripristino degli habitat rafforzino la resilienza costiera contro le tempeste e l’erosione, fornendo evidenze quantitative per sostenere investimenti in soluzioni basate sulla natura.
Già oggi i ricercatori stanno usando i gemelli digitali per esplorare risposte a problemi complessi come l’inquinamento da plastica: sfruttando decenni di dati sulle correnti oceaniche globali, è possibile simulare il percorso delle particelle di plastica che entrano in mare dalla costa, giorno dopo giorno, e capire dove andranno a finire senza doverle inseguire fisicamente. Con questi strumenti, le autorità potranno pianificare interventi di pulizia mirati nei punti dove la plastica tende ad accumularsi, oppure promuovere politiche per ridurre gli ingressi di rifiuti nelle aree che alimentano maggiormente la dispersione.
In conclusione, in un’epoca in cui dobbiamo bilanciare la produttività (garantire cibo e risorse dall’oceano)con la conservazione (proteggere gli ecosistemi per il futuro), i digital twin rappresentano un passo decisivo verso una pesca ed un’acquacoltura più intelligente, efficiente e sostenibile. Non risolveranno da soli tutti i problemi, ma offrono una piattaforma senza precedenti per innovare basandosi su dati e simulazioni.
La sfida ora è portare questi strumenti dal laboratorio alla realtà operativa di ogni giorno, creando fiducia e capacità nell’utilizzare. Se ci riusciremo, il vantaggio non sarà solo per il settore ittico, ma per l’intera società che potrà continuare a beneficiare – in modo responsabile – delle ricchezze del mare Mediterraneo e di tutti gli oceani.
Note
[1] https://www.ibm.com/think/topics/digital-twin
[2]https://emodnet.ec.europa.eu/sites/emodnet.ec.europa.eu/files/public/PDF/EUInSituMarine_EMODnet_CMEMS_FINAL.pdf
[3] Rubio, A., et al. (2017). “HF Radar Activity in European Coastal Seas: Next Steps toward a Pan-European HF Radar Network.”
[4] Karniadakis, G.E., et al. (2021). “Physics-informed machine learning”. Nature Reviews Physics.
[5] https://ocean-twin.eu/digital-twins
[6] Føre M, Alver MO, Alfredsen JA, Rasheed A, Hukkelås T, Bjelland HV, et al. digital twins in intensive aquaculture — Challenges, opportunities and future prospects. Comput Electron Agric. 2024;218:108676
