IT ITIl pianeta si sta surriscaldando più delle precedenti attese, secondo l’ultimo report dell’IPCC e i ghiacciai dell’artico ne subiscono specialmente le conseguenze.
Dagli anni novanta, nell’Artico, le temperature dell’aria vicino alla superficie sono cresciute più del doppio rispetto alla media globale, mentre l’estensione della banchisa artica si è dimezzata rispetto alle prime immagini satellitari in nostro possesso, risalenti al 1979. Lo scioglimento dei ghiacci delle banchise ha effetti devastanti per gli ecosistemi del polo ma anche per il sistema climatico dell’intero pianeta. Per questo è essenziale monitorarne lo stato e possibilmente prevederne l’andamento anche sul breve medio periodo.
Il monitoraggio avviene ormai da decenni attraverso dei modelli predittivi deterministici, basati sull’applicazione delle leggi fisiche e su alcune variabili, riguardo l’atmosfera, il ghiaccio e l’acqua marina. La continua instabilità e interdipendenza di questi fattori naturali rende però particolarmente complesso il lavoro dei previsionali, i quali non riescono a raggiungere l’efficacia necessaria a fare pronostici di valore oltre qualche settimana. I climatologi cercano da anni di affinare i criteri considerati e integrare insieme modelli diversi per migliorarne le prestazioni, ma con scarso successo.
Pochi giorni fa, ricercatori del British Antarctic Survey e dell’Alan Turing Institute hanno presentato il loro nuovo sistema previsionale, fondato sull’IA. IceNet, così l’hanno chiamato, è già in grado di valutare lo scioglimento stagionale delle banchise con un’accuratezza del 95% e potrebbe migliorare ancora. Il suo sistema infatti, grazie a un enorme mole di dati, “impara” a capire come varia il ghiaccio e continua a migliorarsi con l’acquisizione di nuove informazioni.
Secondo il capo dell’AI LAB del British Antarctic Survey, Scott Hosking, questo dimostra come l’IA potrebbe essere applicato con successo in gran parte della ricerca sul clima e l’ambiente. La capacità di miglioramento continuo dei sistemi AI è infatti perfetto per interpretare contesti in continua evoluzione come il clima, i mercati finanziari o il processo produttivo nella sua interezza.
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_Fonte: Andersson, Hosking, Pérez-Ortiz et al., Seasonal Arctic sea ice forecasting with probabilistic deep learning. Nat Commun 12, 5124 (2021) _
Marketing Specialist in AIDIA, laureata in Studi Internazionali a Firenze, appassionata di storia, economia e delle cose bizzarre del mondo.
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