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L’IA studia la natura

 By Sara Sangermani

Nelle scorse settimane in diversi episodi la natura ha dimostrato tutta la sua potenza. L’eruzione dello Stromboli, il potente terremoto in California, le violente precipitazioni, grandinate e trombe d’aria che hanno interessato numerose località italiane, fanno sorgere una domanda: era possibile prevedere questi fenomeni?

Poter anticipare fenomeni naturali potenzialmente pericolosi, significa salvare vite umane, limitare i danni e poter agire sin da subito per contrastare l’emergenza. I numeri parlano chiaro: a livello mondiale nel solo 2018 le varie calamità naturali hanno causato danni per un totale di 160 miliardi di dollari. A pagare il prezzo più alto sono stati soprattutto gli Stati Uniti, a causa dell’uragano Florence che nello scorso settembre ha colpito e devastato la parte orientale del Paese.
Cercare di prevedere questi fenomeni naturali sembra quindi la soluzione migliore per provare a limitarne il più possibile i danni. Gli esperti dei vari settori sono da tempo al lavoro per capire come anticipare i diversi fenomeni naturali. Sono così in molti a guardare alle potenzialità dell’Intelligenza Artificiale (IA) ma gli eventi da monitorare non sono tutti uguali e vi sono ancora dei limiti e problemi da dover superare.

Prevedere l’attività vulcanica

Il risveglio improvviso dello Stromboli ha colto tutti di sorpresa: si poteva prevedere? Secondo gli esperti, il preavviso poteva essere dato solo con pochissimi minuti di anticipo. La scarsa disponibilità di dati relativi alle attività di alcuni vulcani, tra cui lo Stromboli, fa sì che non sia possibile la creazione di modelli predittivi per anticipare un evento distruttivo. Ci sono però alcuni parametri che sono costantemente monitorati e che permettono di capire qualche minuto prima se sta per iniziare un’attività eruttiva. Poco tempo, sufficiente forse solo per bloccare eventuali escursioni in partenza ma non per mettere in salvo le persone già vicine al cratere. Vi è poi il problema dell’impossibilità di calcolare l’entità di un’eruzione, come il momento di fuoriuscita della lava o la caduta di materiale piroclastico.
I vulcani però non sono tutti uguali e ve ne sono alcuni, come l’Etna, la cui attività continua ha permesso agli esperti nel corso degli anni di accumulare numerosi dati. Nonostante ciò, un recente studio iniziato nel 2010 ha dimostrato come per i vulcani simili a quello siciliano sia meglio non affidarsi all’Intelligenza Artificiale ma analizzare le variazioni delle onde acustiche a bassa frequenza. Nei vulcani come l’Etna, in cui il magma è a contatto con l’atmosfera, è infatti possibile registrare dei suoni un’ora prima dell’inizio dell’eruzione. I risultati di questo studio sono più che positivi: su 59 eventi monitorati, ci sono stati solamente due falsi allarmi. Uno strumento prezioso sia per non far partire le escursioni sia per la sicurezza del traffico aereo.

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Immagine notturna dell'Etna in fase di eruzione

Prevedere l’attività sismica

Un altro evento catastrofico difficile da controllare sono le attività sismiche del sottosuolo. Anche in questo caso, infatti, il problema maggiore è rappresentato dalla scarsa quantità di dati raccolti che rende difficile costruire e adottare dei modelli predittivi. Nonostante ciò, l’Intelligenza Artificiale può essere particolarmente utile nella fase successiva al sisma. Un sistema di deep learning connesso a delle immagini registrate via satellite, ad esempio, permette in poco tempo di avere una stima precisa dei danni, sapendo rapidamente la quantità degli edifici crollati e il numero di strade bloccate. È così possibile far partire sin da subito una macchina dei soccorsi ben organizzata, in grado di intervenire subito efficacemente.
Lo stesso principio viene applicato anche in Giappone per la salvaguardia delle infrastrutture. Analizzando immagini satellitari acquisite in diversi periodi temporali, l’IA è in grado di rilevare eventuali anomalie che potrebbero essere indice di un problema in una infrastruttura, come ad esempio un ponte.

Prevedere attività meteorologiche estreme

Alluvioni, allagamenti, trombe d’aria e uragani di forte intensità prima mai registrati colpiscono con sempre maggiore frequenza Paesi prima invece estranei a questi fenomeni. In questo caso, l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale sta dando risultati positivi. I dati a disposizione sono infatti numerosi e anche se non si riesce a prevedere l’entità della catastrofe, si sa sempre più con maggiore certezza dove questa colpirà e si hanno così a disposizione parecchie ore di anticipo per allertare la popolazione.
La NASA, ad esempio, sta lavorando allo sviluppo di un sistema che permette di tracciare ogni ora l’andamento di un uragano così da sapere esattamente dove andrà a colpire. Questo non era possibile fino a qualche anno fa, quando la popolazione veniva avvisata solamente ogni 6 ore.
Anche un grande protagonista del mondo informatico come Google, è particolarmente sensibile a questo problema e sta impegnando numerose risorse per l’elaborazione di un algoritmo, capace di  predire le alluvioni, per ora attendibile solo nel 75% dei casi. Una ricerca che se dovesse portare ad una maggiore accuratezza dei risultati, contribuirebbe a salvare ben 10 mila vite umane ogni anno e prevenire la distruzione di beni quali case e automobili. Oltre a salvare vite, infatti, questi sistemi predittivi consentirebbero di salvaguardare numerosi beni, aiutando l’economia dei Paesi colpiti da questi fenomeni.

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Dopo la stagione degli uragani del 2017, il governo degli Stati Uniti sta facendo esperimenti sulla possibilità di anticiparne l'arrivo (NASA)

I limiti da affrontare

Vi sono ovviamente alcuni limiti da dover superare quando si parla di sistemi per la prevenzione di calamità naturali basate sull’Intelligenza Artificiale. Innanzitutto, alcuni dei fenomeni appena visti sono influenzati dal rapido cambiamento climatico in corso. Questo fa sì che se da una parte è possibile prevedere l’esondazione di un fiume, grazie ai dati attuali in possesso, dall’altra non è possibile avere un modello predittivo esatto qualora questi dati dovessero essere modificati dal riscaldamento globale che è in corso. Un altro fattore da considerare è che non sempre questi sistemi sono affidabili. È l’uomo infatti a fornire all’IA i dati da dover elaborare e nel farlo potrebbe non aver preso in considerazione determinate variabili o aver commesso degli errori. In questo le macchine sono simili agli umani: anche loro possono sbagliare nell’interpretazione di un determinato dato. Entrerebbe quindi in gioco tutta la parte etica su chi sarebbe poi il responsabile, tra l’uomo e la macchina, qualora un fenomeno disastroso non dovesse essere previsto correttamente o in caso di un falso allarme.
Infine, l’inaffidabilità del sistema fa sì che si potrebbero creare dei falsi allarmi con la conseguenza più che negativa che possano perdere nel tempo la loro efficacia.

Immagine copertina di: J.D. Griggs, United States Geological Survey

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informazioni sull'autore
Sara Sangermani
Lettrice insaziabile con la passione della fotografia, le nuove tecnologie e i viaggi. In tasca una laurea in Comunicazione Professionale e Multimediale