Fano premiata alla Conferenza Esri Italia 2026 per il progetto “Digital Twin e AI”

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FANO, 14 MAGGIO 2026 – Il Comune di Fano è stato premiato alla Conferenza Esri Italia 2026, svoltasi il 13 e 14 maggio presso l’Ergife Palace Hotel di Roma, uno dei principali appuntamenti nazionali dedicati ai sistemi GIS, alla geomatica, all’intelligenza artificiale e all’innovazione digitale applicata alla pubblica amministrazione. A ricevere il riconoscimento è stato il progetto “Digital Twin e AI per la gestione intelligente dei cimiteri: il caso del Comune di Fano”, presentato da Luigi Carmelo Scopelliti durante la sessione dedicata ai Gemelli Digitali e alle applicazioni innovative per i servizi pubblici.
Il progetto fanese è stato inserito tra le esperienze più significative presentate nel corso della conferenza, distinguendosi per l’applicazione concreta delle tecnologie GIS, del Digital Twin e dell’intelligenza artificiale nella gestione di un servizio pubblico complesso e strategico come quello cimiteriale e delle possibile applicazione per la valorizzazione dei beni culturali. Il modello sviluppato dal Comune di Fano insieme alla tecnologia di Geolander, azienda specializzata nella gestione geografica dei Digital Twin, consente di integrare dati geografici, informazioni amministrative, stato manutentivo, concessioni e infrastrutture all’interno di un ambiente digitale dinamico, capace di supportare decisioni più rapide, trasparenti ed efficienti.  Il progetto ha previsto il rilievo digitale degli otto cimiteri comunali attraverso tecnologie di mobile mapping, ricostruzioni 3D, geolocalizzazione dei dati e sistemi di intelligenza artificiale per il riconoscimento di immagini e iscrizioni. Complessivamente sono state rilevate e identificate oltre 36 mila entità digitali.
Ma il valore strategico del riconoscimento va oltre il singolo servizio cimiteriale. L’esperienza presentata a Roma rappresenta infatti una delle prime basi operative verso la costruzione di un vero Gemello Digitale della città di Fano, capace in futuro di integrare manutenzioni urbane, illuminazione pubblica, mobilità, numerazione civica, monitoraggio ambientale, percorsi turistici e valorizzazione del patrimonio storico e archeologico della città.  In questo percorso assume un ruolo centrale anche la Fano romana e il progetto legato alla Basilica di Vitruvio. Le tecnologie GIS, il reality mapping e i modelli tridimensionali possono infatti diventare strumenti fondamentali per documentare, studiare e valorizzare il patrimonio archeologico cittadino, creando una nuova infrastruttura digitale della conoscenza urbana.
“Il progetto presentato a Roma rappresenta un cambio di paradigma nella gestione dei servizi cimiteriali – dichiara Mauro Talamelli, assessore ai Servizi Cimiteriali –. Attraverso il Digital Twin possiamo avere una conoscenza aggiornata e dinamica degli spazi, delle concessioni e delle infrastrutture, migliorando sia la programmazione interna sia il servizio ai cittadini. È un lavoro che ho voluto sostenere con convinzione insieme agli uffici, perché unisce innovazione tecnologica, capacità gestionale e visione amministrativa”. “Questo riconoscimento conferma il valore del percorso che Fano sta portando avanti sul fronte della Smart City – aggiunge Luigi Scopelliti, consigliere comunale con delega alla Smart City –. Il Digital Twin non è più solo una rappresentazione virtuale, ma uno strumento operativo per governare dati, servizi e processi decisionali. Oggi partiamo dai servizi cimiteriali, ma la prospettiva è molto più ampia: costruire un Gemello Digitale della città di Vitruvio, capace di mettere insieme innovazione, servizi urbani, sostenibilità e valorizzazione del patrimonio storico e archeologico”.
La Conferenza Esri Italia 2026, dal titolo “GIS – Integrating Everything, Everywhere”, ha posto al centro il tema dell’integrazione tra dati geografici, modelli digitali, intelligenza artificiale e processi decisionali. Tra i temi affrontati: Digital Twin urbani, gestione del verde, patrimonio culturale, reality mapping, sostenibilità ambientale e GEO-AI.

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