American Marconi Wireless News - Prevedere con l'IA gli incendi pericolosi,come a Los Angeles

Prevedere gli incendi boschivi, come quelli che hanno devastato Los Angeles a gennaio, usando l'Intelligenza Artificiale e integrando le previsioni meteo con un mix di dati relativi alla quantità di vegetazione secca e alla presenza umana. E il nuovo metodo sviluppato sotto la guida dell'italiana Francesca Di Giuseppe, del Centro europeo per le previsioni meteorologiche Ecmwf, e pubblicato su Nature Communications. "La previsione degli incendi boschivi è un campo di ricerca attivo da decenni e ha portato all'istituzione di sistemi di allerta precoce a partire dagli anni '70 - ha detto Di Giuseppe - ma i tradizionali indici di rischio incendi basati sul meteo spesso non sono molto precisi". Un caso recente sono stati i devastanti incendi di Los Angeles che hanno causato danni per 200 miliardi di dollari e fatto evacuare 200mila persone. Un evento favorito da un periodo di grande piovosità che aveva favorito la crescita di vegetazione seguito da un periodo estremante secco e ventoso: un mix che aveva prodotto grandi quantità di materiali infiammabili. In quel caso i tradizionali metodi di previsione incendi avevano riconosciuto il pericolo ma non avevano individuato con precisione i punti più probabili per i primi inneschi. Tuttavia, incorporando parametri aggiuntivi, come la presenza umana, la densità stradale o di reti elettriche, e soprattutto l'abbondanza di vegetazione e la sua secchezza il nuovo metodo sviluppato dai ricercatori Ecmwf avrebbe, secondo i ricercatori, potuto individuare le aree con maggiore probabilità di innesco dell'incendio. "Essere in grado di aggiungere questi elementi grazie al Machine Learning aiuta a perfezionare le previsioni", ha aggiunto Di Giuseppe. "Ci permette, ad esempio, di poter escludere aree calde e secche ma che difficilmente subiranno inneschi, magari perché non ci sono pericoli per le persone oppure perché non c'è sufficiente vegetazione secca che possa bruciare".

P.M.Smith--AMWN