Scienza sostenibile
Energia rinnovabile: come funziona e perché le aziende la scelgono
L’innovazione tecnologica sta rivoluzionando il modo in cui affrontiamo i cambiamenti climatici e i disastri naturali. Grazie al machine learning, le previsioni meteo diventano sempre più precise e tempestive, offrendo strumenti fondamentali per salvare vite umane e limitare i danni ambientali .
Il machine learning (ML) è una branca dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare e migliorarsi senza essere esplicitamente programmati. Attraverso l’analisi di grandi quantità di dati, i modelli di machine learning identificano pattern e previsioni utili in contesti complessi come la meteorologia, dove la variabilità e l’incertezza sono all’ordine del giorno.
Nel contesto climatico, il ML è essenziale perché integra informazioni provenienti da fonti diverse (dati satellitari, sensori IoT, modelli atmosferici) per offrire previsioni meteo più accurate. Questo approccio non solo aumenta la precisione, ma riduce anche i tempi di risposta alle emergenze.
Secondo un recente rapporto pubblicato da ARPAE Emilia-Romagna, l’adozione di modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale consente di elaborare una quantità di dati senza precedenti, con una velocità 10 volte superiore rispetto ai sistemi tradizionali. Questo è fondamentale in un contesto in cui eventi climatici estremi come alluvioni, siccità e tempeste sono in costante aumento.
Ad esempio, il sistema di monitoraggio implementato in Emilia-Romagna durante le alluvioni del 2023 ha dimostrato l’efficacia di strumenti AI nel prevedere picchi di piena con un anticipo di oltre 12 ore rispetto ai metodi convenzionali.
Un esempio internazionale di successo è il sistema implementato in Bangladesh per monitorare i cicloni tropicali. Grazie a modelli ML avanzati, il governo locale è riuscito a ridurre del 50% il numero di vittime nei cicloni recenti, ottimizzando la gestione delle evacuazioni.
Oltre alla prevenzione dei disastri naturali, il machine learning promuove una gestione sostenibile delle risorse naturali. Ad esempio, nella gestione idrica, l’AI può ottimizzare l’uso dell’acqua per l’agricoltura, riducendo gli sprechi del 20% (5). Inoltre, nel settore energetico, il ML è stato utilizzato per ottimizzare i consumi e migliorare l’efficienza di reti rinnovabili come quelle eoliche e solari.
Il machine learning permette di integrare dati meteorologici tradizionali con altre informazioni, come:
• Immagini satellitari ad alta risoluzione.
• Sensori IoT distribuiti sul territorio.
• Dati storici sugli eventi climatici estremi.
Secondo il Gruppo TIM, l’applicazione di questi modelli può ridurre fino al 30% i costi legati ai disastri naturali, migliorando la pianificazione delle evacuazioni e delle risposte emergenziali.
I sensori IoT (Internet of Things) sono dispositivi intelligenti che raccolgono, monitorano e trasmettono dati attraverso la rete internet senza l’intervento umano diretto. Questi sensori possono rilevare vari parametri ambientali, come temperatura, umidità, inquinamento atmosferico, movimento e altro.
Nel contesto dei disastri naturali, i sensori IoT possono essere utilizzati per monitorare in tempo reale fenomeni come le inondazioni, incendi o frane. I dati provenienti da questi sensori possono essere combinati con altre informazioni, come quelle meteorologiche o satellitari, per prevedere eventi estremi e migliorare le risposte di emergenza.
Nonostante i progressi, restano alcune sfide aperte. L’accuratezza delle previsioni dipende fortemente dalla qualità dei dati raccolti e dalla capacità delle infrastrutture di elaborare informazioni complesse in tempo reale.
Tuttavia, investimenti crescenti nella tecnologia AI stanno rendendo questi strumenti sempre più accessibili.
In un mondo in cui i disastri naturali diventano sempre più frequenti e devastanti, la domanda non è più “se” possiamo prevederli, ma “quanto velocemente” saremo in grado di adattarci e rispondere. Le tecnologie come il machine learning e l’intelligenza artificiale non sono più semplici opzioni, ma strumenti imprescindibili per salvaguardare il nostro futuro.
Tuttavia, il machine learning non è esente da sfide di sostenibilità. L’enorme consumo energetico legato ai data center, la dipendenza da infrastrutture robuste e il rischio di amplificare le disuguaglianze globali sollevano domande importanti. Questi progressi richiedono una pianificazione attenta per garantire che siano sostenibili non solo sul piano ambientale, ma anche su quello sociale ed economico.
