Un nuovo approccio per prevenire incendi come quelli di Los Angeles
Prevedere gli incendi boschivi con maggiore precisione è oggi possibile grazie a un’innovativa tecnica che integra Intelligenza Artificiale e modelli meteorologici avanzati, sviluppata sotto la guida dell’italiana Francesca Di Giuseppe presso il Centro europeo per le previsioni meteorologiche (Ecmwf). Il metodo è stato pubblicato su Nature Communications e rappresenta un passo avanti fondamentale nella prevenzione dei disastri ambientali.
Un sistema che va oltre le previsioni meteorologiche
I classici indici di rischio legati alle condizioni meteo, utilizzati fin dagli anni ’70 nei sistemi di allerta precoce, si sono rivelati spesso imprecisi. È quanto è accaduto in California, dove a Gennaio un incendio devastante a Los Angeles ha causato danni per 200 miliardi di dollari e l’evacuazione di oltre 200.000 persone. Nonostante le condizioni meteorologiche indicassero un rischio elevato, i modelli tradizionali non sono riusciti a identificare con esattezza le aree più vulnerabili agli inneschi.
Machine learning e dati territoriali per previsioni più intelligenti
Il nuovo approccio impiega modelli di Machine Learning per integrare elementi fino ad oggi sottovalutati come la presenza umana, la densità delle infrastrutture, la quantità e la secchezza della vegetazione, migliorando così la localizzazione dei potenziali focolai. Questo consente di distinguere meglio le zone realmente a rischio, escludendo quelle che, pur essendo calde e secche, non presentano fattori concreti di innesco.
Verso una gestione più efficace del territorio
L’integrazione tra big data ambientali e intelligenza artificiale apre nuove possibilità nella gestione proattiva del territorio, soprattutto in regioni soggette a eventi estremi. Questo sistema non solo ottimizza l’intervento delle autorità ma potrebbe salvare vite umane e ridurre l’impatto economico e ambientale di eventi come quelli avvenuti nei dintorni di Los Angeles.
Francesca Di Giuseppe sottolinea come l’uso dell’IA offra un vantaggio concreto: “Possiamo finalmente affinare le nostre previsioni e agire dove serve davvero, prima che l’emergenza diventi incontrollabile.”
