Allerta uragani: ti racconto come l'intelligenza artificiale ci mostra il futuro e ci salva

Ricercatori del MIT hanno creato un modello di IA che, combinato con dati fisici, genera immagini satellitari di inondazioni future. Questo strumento, chiamato "Earth Intelligence Engine", potrebbe rivoluzionare la preparazione ad eventi meteorologici estremi

@Lütjen et al., IEEE TGRS

Immaginate di essere a Venezia, non in un giorno qualunque, ma durante una delle sempre più frequenti acque alte eccezionali. Le sirene suonano, il vento ulula, la pioggia incessante si abbatte sulla città. Sapete che la marea sta salendo, che Piazza San Marco sarà presto sommersa, ma nessuno riesce a prevedere con esattezza l’entità del fenomeno. E se invece potessimo vedere il futuro? Osservare dall’alto, con precisione, l’acqua che invade calli e campielli, i palazzi storici circondati dalle onde, le isole della laguna che scompaiono sotto la furia del mare? Non è fantascienza, ma la promessa dell’ “Earth Intelligence Engine“, un innovativo strumento di intelligenza artificiale sviluppato dagli scienziati del MIT.

Questa tecnologia innovativa promette di migliorare significativamente la capacità di prevedere e gestire le catastrofi naturali, aiutando le comunità a prepararsi e a proteggersi dagli eventi meteorologici estremi.

L’ “Earth Intelligence Engine” si basa su un modello di IA generativa addestrato su un vasto dataset di immagini satellitari, mappe topografiche e dati meteorologici. A differenza dei modelli di previsione tradizionali, che si limitano a fornire mappe con codici colore, questo strumento genera vere e proprie fotografie del futuro, mostrando con precisione millimetrica l’estensione delle inondazioni in caso di eventi meteorologici estremi.

@Lütjen et al., IEEE TGRS.

“La nostra IA impara a riconoscere i pattern e le correlazioni tra i diversi fattori che influenzano le inondazioni, come l’intensità delle precipitazioni, la forza del vento, la conformazione del terreno e la presenza di infrastrutture”, spiega Björn Lütjens, il ricercatore del MIT che ha guidato il progetto. “In questo modo, possiamo prevedere con maggiore accuratezza dove l’acqua si accumulerà e quali aree saranno maggiormente colpite”.

Per validare l’efficacia del loro modello, i ricercatori hanno confrontato le immagini generate dall’IA con le immagini satellitari reali scattate dopo eventi meteorologici estremi, come l’uragano Harvey che ha colpito Houston nel 2017 e le recenti alluvioni che hanno colpito la Spagna, e in particolare la provincia di Valencia. I risultati mostrano che l’ “Earth Intelligence Engine” è in grado di prevedere con precisione l’estensione delle inondazioni, superando in accuratezza i modelli tradizionali.

Le possibili applicazioni di questa tecnologia sono molte. Le autorità competenti potranno utilizzare le immagini generate dall’IA per:

Pianificare interventi di prevenzione mirati: individuando le aree più vulnerabili, sarà possibile costruire barriere, migliorare i sistemi di drenaggio, creare zone di espansione per l’acqua, e predisporre piani di evacuazione dettagliati.
Valutare l’efficacia di diverse strategie di mitigazione: l’IA permetterà di simulare l’impatto di diverse soluzioni, come la riforestazione, la costruzione di dighe o la modifica dell’assetto urbanistico, e di scegliere l’opzione più efficace.
Gestire le emergenze in modo più efficiente: in caso di disastro, le immagini satellitari aiuteranno a coordinare i soccorsi, a identificare le zone isolate e a raggiungere le persone in difficoltà.

“Il nostro obiettivo è creare uno strumento accessibile a tutti, che possa aiutare le comunità di tutto il mondo a prepararsi e a proteggersi dagli effetti del cambiamento climatico”, afferma Dava Newman, professoressa di aeronautica e astronautica al MIT e coautrice dello studio.

L’ “Earth Intelligence Engine” è ancora un prototipo, ma i ricercatori del MIT hanno già reso disponibile online una versione del loro strumento, affinché la comunità scientifica possa contribuire al suo sviluppo. Questa tecnologia rappresenta un passo importante nell’applicazione dell’IA alla gestione degli effetti del cambiamento climatico.

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