Con il cuore in gola, a tutti noi nelle scorse settimane è capitato di vedere immagini scioccanti del prima e del dopo. Foto satellitari che, in maniera impietosa, mettono a confronto cosa c’era e come era un territorio prima di un’alluvione devastante – per esempio a Valencia o in Emilia Romagna – e come quello stesso territorio è stato trasformato dalla potenza dell’acqua e dagli impatti della crisi del clima. Da agglomerati di case a paludi, da zone verdi a macchie marroni di fango e detriti.
Cosa accadrebbe se invece di attendere l’impatto di un alluvione, fossimo in grado di comprendere e visualizzare prima, in maniera programmata, che effetto avrebbero gli eventi meteo estremi sui nostri territori e sulle nostre case?
Calcolare i tempi per prepararsi alle evacuazioni
Se lo è chiesto un gruppo di ricercatori del MIT, Massachusetts Institute of Technology, che attraverso l’intelligenza artificiale ha sviluppato uno strumento chiamato “Earth Intelligence Engine“, un progetto che “mira ad aiutare gli urbanisti a comunicare in modo più efficace, più visivo e più intuitivo sui rischi di inondazione per supportare lo sviluppo di infrastrutture resilienti al clima”.
In sostanza un sistema – basato sull’intelligenza artificiale e sui modelli fisici, climatici e urbanistici – in grado di rivelare in maniera realistica e coerente come alluvioni, inondazioni costiere o altri impatti del nuovo clima potrebbero modificare un territorio: una sorta di “prima e dopo” basato su simulazioni. Questo, scrivono gli esperti – che hanno pubblicato i dettagli del loro lavoro sulla rivista IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing – offre la possibilità di visualizzare gli impatti dei fenomeni estremi su case e persone ancora prima che avvengano, in modo anche da “aiutare i residenti e prepararsi alle evacuazioni”.
AI e modelli climatici
La combinazione di AI e modelli climatici restituisce inoltre uno sguardo per comprendere dove è più probabile che una inondazione trasformi un determinato territorio in una zona inagibile, dove si potrebbero verificare i maggiori allagamenti oppure come un uragano potrebbe impattare sulla natura circostante. Come metodo di prova il team statunitense ha usato un sistema per generare foto, attraverso AI, di come apparirebbero alcune località di Houston dopo una tempesta paragonabile per potenza all’uragano Harvey del 2017. Successivamente i ricercatori hanno confrontato le immagini generate artificialmente con immagini satellitari reali scattate nelle stesse regioni dopo l’impatto di Harvey, comprovando la buona riuscita della simulazione.
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La simulazione
Mentre ora si possono già osservare primi esempi di simulazione qui, in futuro, se basati sulla fisica, “i modelli di intelligenza artificiale generativa potranno generare contenuti realistici e affidabili ma sarà necessario addestrare il sistema su molte più immagini satellitari per apprendere come apparirebbero gli impatti delle inondazioni” sostengono dal MIT.
Per Björn Lütjens, ricercatore del Dipartimento di Scienze della Terra, Atmosferiche e Planetarie del MIT “un giorno potremmo usarlo prima di un uragano per capire come colpirà. Una delle sfide più grandi è inoltre incoraggiare le persone a evacuare quando sono a rischio. Forse questa potrebbe essere un effetto visivo importante per aiutare ad aumentare quella prontezza”.
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Un aiuto per prendere decisioni
Anche secondo Dava Newman del MIT Media Lab “le persone si relazionano al proprio codice postale, all’ambiente locale in cui vivono, la famiglia e gli amici. Fornire simulazioni climatiche locali diventa intuitivo, personale e riconoscibile e aiuta a prendere decisioni”.
Le simulazioni, sostengono gli esperti, in futuro dovranno andare oltre i classici colori d’allerta delle mappe (come giallo, arancione o rosso). “La domanda è: le visualizzazioni di immagini satellitari possono aggiungere un ulteriore livello a tutto questo, che sia un po’ più tangibile ed emotivamente coinvolgente di una mappa con codici di colore di rosso, giallo e blu, pur rimanendo affidabili?” si chiedono i ricercatori.
“Potrebbe fare la differenza”
La speranza ovviamente è che i nuovi sistemi, capaci di unire fisica, apprendimento artificiale, meteo e modelli, possano fornire una fotografia concreta di come risulterà un territorio dopo un’alluvione, in modo tale da aiutare nell’immediato cittadini e decisori politici.
Come chiosa Newman, in sostanza “non vediamo l’ora di mettere i nostri strumenti di intelligenza artificiale generativa nelle mani dei decisori a livello di comunità locale: il che potrebbe fare una differenza davvero significativa e forse salvare delle vite”.
