Come riportato da Artificial Intelligence News, i ricercatori del MIT hanno sviluppato un innovativo strumento di intelligenza artificiale capace di simulare ed elaborare previsioni su eventi meteorologici estremi senza la necessità di basarsi su dati storici relativi a precedenti disastri ambientali, offrendo uno strumento fondamentale per la pianificazione urbana e la resilienza delle infrastrutture.
Messo a punto dal ricercatore Kai Chang e dal professor Themis Sapsis, il nuovo modello analitico si chiama “Extreme Event Aware” (o η-learning) ed è stato illustrato in uno studio pubblicato su Nature Communications. A differenza delle simulazioni tradizionali impiegate da compagnie assicurative e urbanisti — che analizzano eventi catastrofici già registrati per proiettarne l’evoluzione futura — la nuova metodologia permette di generare mappe di eventi del tutto inediti per una specifica regione, determinandone la probabile intensità, la durata e l’estensione geografica.
Oltre i limiti dei dati storici
I modelli di rischio attuali soffrono di un limite intrinseco: assumono che gli archivi contengano già esempi dei peggiori scenari possibili. L’approccio sviluppato al MIT supera questa barriera combinando statistiche puntuali sull’intensità massima dei fenomeni con mappe spaziali ad alta e bassa risoluzione. In questo modo, l’algoritmo apprende le relazioni geometriche e strutturali dei fenomeni meteorologici ed è in grado di estrapolare scenari estremi privi di precedenti storici.
Durante la fase di test, condotta sulle precipitazioni negli Stati Uniti continentali, i ricercatori hanno addestrato l’algoritmo utilizzando solo sei mesi di registrazioni, un intervallo temporale del tutto privo di piogge record. Ciononostante, il sistema si è dimostrato capace di modellare scenari ad alto impatto: ad esempio, per la città di New York, dove il record storico di precipitazioni è di 200 millimetri, l’IA ha generato mappe statisticamente plausibili per una tempesta senza precedenti da 300 millimetri.
Un supporto per la resilienza economica e infrastrutturale
Disporre di simulazioni di questo tipo consente alle amministrazioni pubbliche e ai gestori di rete di sottoporre a stress test le infrastrutture critiche, valutando la tenuta di dighe, barriere antiallagamento o reti elettriche di fronte a manifestazioni meteorologiche eccezionali. Come evidenziato dagli autori dello studio, la saturazione delle attuali catene di approvvigionamento e dei mercati energetici rende un singolo evento estremo in grado di generare impatti sistemici a catena in pochissime settimane, trasformando la capacità di stimare eventi mai visti prima in una priorità di sicurezza nazionale ed economica.
