Nuovi strumenti di intelligenza artificiale per approfondire il legame tra cambiamenti climatici ed eventi meteorologici estremi
Negli ultimi anni gli eventi meteorologici estremi sono diventati più frequenti e intensi, il che ha destato notevoli preoccupazioni sia per quanto riguarda l’impatto ambientale che per quanto concerne la sicurezza delle persone. Nel 2024 si sono verificati circa 604 eventi di questo tipo(si apre in una nuova finestra) a livello globale, molti dei quali sono stati classificati come «insoliti» e «senza precedenti». Tali episodi sembrano essere strettamente legati ai cambiamenti climatici e, in alcuni casi, tale nesso è stato ben documentato; ciononostante, non abbiamo ancora colto gli esatti meccanismi alla base di eventi più estremi, ad alto impatto e complessi, una comprensione che contribuirebbe a elaborare misure di prevenzione e mitigazione più efficaci. Il progetto XAIDA(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, ha riunito un consorzio costituito da 16 partner esperti in materia di intelligenza artificiale (IA), statistica e modellizzazione climatica al fine di sviluppare una metodologia basata sui dati volta a chiarire il ruolo svolto dai cambiamenti climatici negli eventi meteorologici estremi in tutto il mondo. L’iniziativa ha inoltre coinvolto soggetti interessati provenienti da diversi settori per elaborare valutazioni dei rischi e strategie di adattamento a tali fenomeni.
Strumenti intelligenti per la valutazione degli eventi meteorologici estremi
Per comprendere e prevedere in maniera migliore gli eventi climatici estremi, il consorzio di XAIDA ha sviluppato una serie di strumenti di apprendimento automatico, inferenza causale, rilevamento degli eventi e valutazione dell’impatto, combinandoli con la modellizzazione climatica statistica e i metodi di attribuzione. Uno dei campi di applicazione ha riguardato le ondate di calore: XAIDA ha utilizzato gli autocodificatori variazionali(si apre in una nuova finestra), una tecnica specifica di apprendimento profondo, per comprendere le modalità attraverso cui gli eventi di calore estremo si evolvono parallelamente ai cambiamenti climatici, mettendo in atto un lavoro dal quale è emerso chiaramente che i modelli attuali non tengono conto di importanti aspetti fisici. «Nel corso del progetto abbiamo appreso che in molte regioni le ondate di calore stanno aumentando più rapidamente di quanto previsto dai modelli climatici, il che è fonte di seria preoccupazione», afferma Dim Coumou, coordinatore del progetto e docente presso il Dipartimento di Rischi idrici e climatici della Facoltà di Scienza alla Vrije Universiteit di Amsterdam. Le cause di questa discrepanza sono state analizzate in un articolo(si apre in una nuova finestra) dedicato agli eventi di calore estremo nell’Europa occidentale, in cui il team ha inoltre delineato i passi necessari a migliorare i modelli di previsione e attribuzione climatica. Tra i risultati ricavati da XAIDA figurano il kit di strumenti AIDE (artificial intelligence for disentangling extremes, ovvero intelligenza artificiale per distinguere gli eventi estremi) per l’individuazione di eventi estremi e la valutazione dei loro impatti, la piattaforma CAUSEME, che aiuta gli utenti a identificare le relazioni di causa-effetto in dati climatici complessi, e GreenEarthNet, un kit di strumenti basato sull’apprendimento automatico che combina i dati di osservazione della Terra con i risultati dei modelli climatici per prevedere le risposte degli ecosistemi alle mutazioni del clima. È stato inoltre sviluppato un pacchetto di materiali didattici rivolto a insegnanti e studenti delle scuole primarie e secondarie, mentre i ricercatori del progetto hanno pubblicato oltre 100 articoli di ricerca scientifica.
Attenuare i timori sull’uso dell’IA
Una delle sfide che XAIDA ha dovuto affrontare nel corso della sua attività è stata rappresentata dalle continue preoccupazioni relative all’affidabilità e all’interpretabilità dell’IA, di cui il consorzio si è occupato ricorrendo a una combinazione di metodi più tradizionali (modelli climatici, analisi statistiche dei dati osservativi) e nuovi metodi basati su tale tecnologia, che hanno consentito di effettuare importanti controlli di validità per verificare se i risultati generati dall’IA fossero sensati. Nel complesso, XAIDA ha individuato modalità attraverso le quali l’IA può essere integrata in modo affidabile fornendo nuovi indizi sul processo alla base degli eventi estremi e sulla loro migliore prevedibilità, anche con tempi di preavviso più lunghi, ad esempio da diverse settimane a mesi in anticipo. «XAIDA fa parte di un’ondata molto più ampia di innovazione nell’IA applicata alla climatologia degli ultimi anni, e questa tecnologia ha davvero preso piede durante lo svolgimento del progetto. Ora disponiamo di modelli globali di previsione meteorologica basati sull’IA che stanno davvero offrendo alla comunità di ricerca nuove opportunità», conclude Coumou.
