11 Gen Intelligenza Artificiale e Disastri Ambientali: Flood Hub e Nestore
Negli ultimi vent’anni, il 90% dei disastri avvenuti sulla Terra è stato causato da eventi meteorologici estremi, come inondazioni, tempeste, uragani e ondate di calore.
Nonostante l’intelligenza artificiale non possa ancora difendere completamente il pianeta da queste catastrofi, le nuove tecnologie possono comunque contribuire ad affrontare i disastri naturali che sempre più spesso colpiscono la Terra.
L’intelligenza artificiale di fatto si è dimostrata in grado di fornire metodi tempestivi e dettagliati per limitarne gli effetti e le conseguenze.
L’IA consente infatti di “regolare” una grande quantità di dati e grazie ad essi analizzare modelli di vari eventi naturali: registrare le precipitazioni, rilevare eventi sismici, prevedere la possibilità di incendi, alluvioni, tempeste etc.
Il progetto di Google: Flood Hub
Un valido esempio di IA che ha come obiettivo quello di prevenire catastrofi ambientali è Flood Hub.
Nel 2018 Google ha sviluppato Flood Hub, un sistema di monitoraggio dei corsi d’acqua con lo scopo di prevedere inondazioni e alluvioni e arginarne le eventuali conseguenze.
Questo sistema di previsione è costituito da quattro sottosistemi:
- convalida dei dati
- previsione delle fasi
- modellazione delle inondazioni
- distribuzione degli avvisi.
Il sistema di monitoraggio si occupa di raccogliere dati sulle avvenute alluvioni, usando poi i sistemi di Machine Learning e intelligenza artificiale per elaborare delle stime e delle previsioni su possibili future inondazioni.
Questo sistema di previsione è attivo in India e in Bangladesh e Google sta lavorando per espandere questi allarmi salvavita anche ai paesi dell’Asia meridionale e del Sud America.
Durante la stagione monsonica 2021, il sistema di allarme ha coperto aree soggette a inondazioni intorno ai fiumi, con una superficie complessiva di 287.000 km2, che ospita più di 350 milioni di persone. Più di 100 milioni di allarmi alluvione sono stati inviati alle popolazioni colpite, alle autorità e alle organizzazioni di emergenza.
Tra gli obiettivi del sistema Flood Hub vi è l’estensione a livello globale, nonché il miglioramento di previsione e dell’accuratezza.
Intelligenza artificiale per lo studio delle sequenze sismiche
Un altro esempio rilevante riguarda le scosse sismiche: i terremoti sono uno tra i fenomeni naturali più imprevedibili e pericolosi.
Ad oggi, risulta impossibile determinare con assoluta certezza il luogo e il momento preciso di un evento sismico; esistono tuttavia metodi di preparazione e attenuazione delle conseguenze.
I sistemi di IA sono risultati fondamentali per analizzare e individuare i sismi: l’Istituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale (OGS) e l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INVG) hanno definito un algoritmo in grado di effettuare una valutazione delle probabilità di repliche sismiche.
Tale algoritmo, denominato Nestore, applica il Machine Learning per calcolare le probabilità che ad una scossa di terremoto ne avvengano altre di differente intensità.
Gli algoritmi funzionano per apprendimento e necessitano di una grande quantità di dati per essere “addestrati”.
In questa ricerca, gli studiosi si sono concentrati su dati relativi a terremoti avvenuti nel territorio della California (zona ad alta attività sismica) e proprio attraverso questo algoritmo si è riusciti a prevedere, anche con largo anticipo, una grande quantità di scosse, con una percentuale di falso allarme inferiore al 20%.
In conclusione, nonostante l’uomo non possa impedire totalmente le catastrofi ambientali, grazie all’intelligenza artificiale si sta trovando un modo per limitarne i danni e affrontare questi eventi nel modo più efficiente e sicuro possibile.
