Un innovativo modello di intelligenza artificiale di Google AI è in grado di prevedere le inondazioni, in Sud America e Africa, con quattro giorni di anticipo anche in regioni con pochi dati sul flusso dell’acqua, come il Sud America e l’Africa, e in aree con una vasta gamma di dati come l’Europa e gli Stati Uniti e le sue previsioni sono accurate quanto quelle dei sistemi convenzionali. In realtà, una gran parte dei corsi d’acqua del mondo non possiede misurazioni accurate dei flussi. Questa mancanza di dati rende complesse le previsioni sulle inondazioni.
I Paesi a basso reddito sono caratterizzati da una significativa mancanza di dati rispetto ai Paesi a più alto reddito. Questi ultimi hanno, invece, maggiori probabilità di avere misurazioni dettagliate di fiumi e laghi e quindi previsioni più accurate sulle inondazioni. Nel 2018, Google ha sviluppato un metodo di previsione delle inondazioni tramite l’intelligenza artificiale per l’India e il Bangladesh, due dei Paesi più soggetti a inondazioni al mondo.
Il sistema Google AI Flood Hub
Google AI ha incrementato l’elenco di Paesi disponibili e ha lanciato un sito web, denominato Flood Hub. Il sistema possiede un’elevata capacità predittiva per i pochi Paesi coperti e aiutava ad avvisare le persone che vivevano in quei luoghi di possibili inondazioni. Grey Nearing, scienziato e ricercatore senior di Google e i suoi colleghi hanno testato il loro sistema di previsione dell’intelligenza artificiale sui dati di altri Paesi del mondo. Per sviluppare il modello di intelligenza artificiale, Nearing e i suoi colleghi hanno analizzato i dati sui flussi di corrente disponibili pubblicamente e raccolti dall’Organizzazione meteorologica mondiale, nonché le previsioni meteorologiche a terra e via satellite fino a un anno prima.
Il modello ha elaborato il rapporto tra queste variabili e i reali livelli d’acqua dei corpi idrici. In questa modalità è stato in grado di prevedere gli eventi futuri in presenza di nuovi dati. Neuring ha spiegato: “Uno dei limiti dei modelli idrologici tradizionali è che sono molto precisi soprattutto nei luoghi in cui sono ben calibrati. I modelli di intelligenza artificiale, pur essendo basati sui dati, apprendono comportamenti idrologici generali e sono in grado di spostarsi meglio da un luogo all’altro“.
Il test del modello è avvenuto su oltre 5.000 misurazioni dei flussi d’acqua in tutto il mondo
Il test di questo modello è stato basato su oltre 5.000 misurazioni dei flussi d’acqua in tutto il mondo, effettuate tra il 1984 e il 2021. I ricercatori hanno scoperto che, in media, il livello di previsione era accurato, con quattro giorni di anticipo, quanto i migliori sistemi convenzionali. Neuring ha continuato: “Se vi recate sul nostro Flood Hub e guardate le previsioni a quattro giorni da oggi, otterrete informazioni accurate quanto quelle che avreste ottenuto dal sistema esistente se foste andati a cercarle oggi“.
Tramite questo sistema è stato possibile prevedere gli eventi alluvionali, con un anticipo compreso tra i quattro e i sei giorni, in regioni con scarsi dati sulle acque, come il Sud America e l’Africa, e talvolta, anche con un anticipo di sette giorni. I ricercatori hanno valutato le previsioni delle inondazioni basandosi sul continente piuttosto che sul Paese.
Google ha attualmente a disposizione i dati di oltre ottanta Paesi nel suo Flood Hub e in Google Search. Neuring ha spiegato, inoltre: “Chiunque può andare a vedere e se si trova in un’area coperta da noi, vedrà le informazioni di questo modello in tempo reale“. Il sistema è operativo e invia avvisi di alluvione in ottanta Paesi dall’ottobre 2022. Paul Bates dell’Università di Bristol nel Regno Unito ha spiegato: “Il fatto che questo modello migliori i nostri attuali parametri di riferimento globali è davvero significativo per la previsione delle catastrofi“.
