Tecnologia

Un nuovo studio del Cmcc sfrutta le potenzialità dell’intelligenza artificiale per prevedere gli eventi tropicali con 3-4 mesi di margine. Un’opportunità che potrebbe rivoluzionare i sistemi di allerta precoce. Ecco come funziona.

Prevedere gli eventi meteo estremi dell’Atlantico con mesi di anticipo ora è possibile grazie all’intelligenza artificiale. Un nuovo studio, guidato dalla ricercatrice del Cmcc (Centro euro-mediterraneo sui cambiamenti climatici) Marie-Lou Bachélery, sfrutta le potenzialità dell’IA per ragionare sugli eventi del Niño Atlantico e del Benguela con largo anticipo, offrendo un’opportunità per salvaguardare gli ecosistemi marini e le economie locali. Il rapporto apre la strada verso future applicazioni su altri fenomeni difficili da prevedere in tutto il mondo, rivoluzionando i sistemi di allerta precoce, spiega il Cmcc in una nota.
 
I sistemi tradizionali non li avevano rilevati
Gli eventi del Niño Atlantico e del Benguela hanno un impatto significativo sulla regione dell’Atlantico tropicale, con conseguenze di vasta portata, tra l’altro, sugli ecosistemi e sul clima dell’Africa. I sistemi di previsione dinamica devono affrontare sfide significative quando cercano di prevedere gli eventi meteorologici di quest’area. Ebbene, utilizzando il deep learning (una tecnica di intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e analizzare dati in modo simile al cervello umano), lo studio guidato dal Cmcc ha previsto i Niño-Benguela con un anticipo di 3-4 mesi, mentre i sistemi tradizionali non li avevano rilevati.
 
“La pesca intensiva non spiega queste anomalie”
L’Atlantico tropicale ospita alcuni degli ecosistemi marini più ricchi al mondo. Questi ecosistemi si trovano a dover affrontare sfide crescenti a causa delle anomalie di riscaldamento e raffreddamento delle acque oceaniche che alterano i modelli di precipitazione, la vita marina e la produttività della pesca.
“La sola pesca intensiva non può spiegare le fluttuazioni che si stanno manifestando negli stock ittici. Anche gli estremi stanno giocando un ruolo cruciale. La loro previsione è quindi diventata una sfida scientifica cruciale”, afferma la ricercatrice del Cmcc Marie-Lou Bachélery, autrice principale dello studio dal titolo “Predicting Atlantic and Benguela Niño events with deep learning”, pubblicato su Science Advances. “Il nostro modello ha identificato segnali precursori sottili che portano a questi eventi di riscaldamento, come onde oceaniche a movimento lento”, spiega Bachélery. “Apprendendo direttamente dai dati, l’IA ha evitato alcuni degli errori, tra cui i pregiudizi e le interazioni mancanti, che si trovano nei modelli climatici globali”.
 
Un modello da allargare
Per le regioni che dipendono dall’oceano, un sistema di allerta precoce per questi eventi potrebbe fare la differenza, rivoluzionando la gestione degli ecosistemi marini e garantendo la sostenibilità a lungo termine delle risorse.
Ora uno dei prossimi passi sarà lo sviluppo di una piattaforma web per condividere le previsioni, in modo che pescatori, gestori delle risorse marine e pianificatori costieri possano accedere a un sistema di allerta precoce. Al Cmcc, Bachélery sta lavorando all’ampliamento dello studio – condotto durante una borsa di ricerca Marie Curie all’Università di Bergen in Norvegia, in collaborazione con Nersc, l’Università di Cambridge e Legos in Francia – migliorando il modello e applicandolo alla previsione di altre variabili importanti, come i livelli di ossigeno e la produttività della pesca.
 
Per maggiori informazioni sullo studio “Predicting Atlantic and Benguela Niño events with deep learning”:
https://www.science.org/doi/10.1126/...