Sviluppare un nuovo sistema di intelligenza artificiale in grado di migliorare le previsioni legate alle inondazioni. È stato questo l’obiettivo di uno studio, pubblicato sulla rivista ‘Nature’, condotto dagli scienziati del Flood Forecasting di Google Research. Il team, guidato da Gray Nearing, ha ideato un nuovo modello che potrebbe anticipare in modo più preciso il rischio di inondazioni e fornire avvisi tempestivi in caso di eventi estremi.
Gli attuali metodi di previsione delle inondazioni sono limitati dal fatto che dipendono direttamente dai misuratori di flusso, delle stazioni di monitoraggio lungo i fiumi, che però non sono distribuiti uniformemente in tutto il mondo.
In questo lavoro, i ricercatori hanno addestrato un software di intelligenza artificiale con 5.680 misuratori esistenti, per prevedere con un’anticipazione di sette giorni il flusso giornaliero in bacini idrografici non monitorati. Il sistema è stato poi paragonato rispetto al Global Flood Awareness System (GloFAS), il metodo attualmente considerato più affidabile per la previsione delle inondazioni. Stando a quanto emerge dall’indagine, l’intelligenza artificiale è stata in grado di fornire anticipazioni per i cinque giorni successivi altrettanto e addirittura più affidabili rispetto al GloFAS. L’accuratezza del nuovo modello era inoltre superiore in caso di finestre di ritorno di cinque anni.
Questi risultati – concludono gli autori – suggeriscono che questo sistema potrebbe essere implementato nelle realtà non monitorate per fornire avvisi tempestivi sulle realtà idriche, in modo da permettere interventi di prevenzione del rischio adeguati in caso di inondazioni.
