Con il cambiamento climatico in atto, l’incremento degli incendi è stato notevole, causando ingenti danni alle persone, alle cose e alla Natura. Oggi, un modello previsionale ibrido che combina intelligenza artificiale e previsioni meteorologiche può prevedere con precisione dove e quando si verificheranno incendi, al fine di prevenire danni catastrofici. L’orizzonte di previsione è di circa una settimana,
Il modello, sviluppato da scienziati della Corea del Sud e degli Stati Uniti, è basato su un algoritmo di deep learning che migliora le previsioni finora ottenute con altri sistemi di analisi. Lo studio rappresenta un grande passo avanti in quanto dimostra il potenziale di tale sforzo per migliorare la previsione del pericolo di incendio senza la necessità di ulteriore potenza di calcolo. In prospettiva, i continui progressi nei modelli del sistema terrestre e le attuali scoperte dell’IA potranno migliorare notevolmente le previsioni riguardo le minacce di incendi.
Sebbene l’utilizzo di approcci di intelligenza artificiale basati sui dati per prevedere l’inizio di un incendio mostri buone prospettive, ci sono anche ostacoli significativi, ad esempio come spiegare quanto viene previsto. Nel merito, Simon Wang, coautore del modello e professore alla Utah State University, ha spiegato che quando l’intelligenza artificiale è stata integrata con modelli computerizzati basati su principi fisici, sono stati in grado di capire cosa stava succedendo all’interno della “scatola nera”. Ad esempio, le alte montagne e i canyon negli Stati Uniti occidentali, che storicamente si sono rivelati difficili da risolvere con modelli più grossolani, sono ben definiti nelle proiezioni basate sull’IA legate a livelli estremi di rischio di incendio. In particolare, i forti venti e l’alta quota erano tra le gravi circostanze che anche le macchine hanno imparato a gestire.
Il modello ha anche il vantaggio di essere molto efficiente sul piano computazionale e quindi questa nuovissima tecnica basata sull’intelligenza artificiale può produrre rapidamente previsioni precise pur essendo conveniente. I ricercatori intendono utilizzare tale tecnica in futuro per prevedere altre condizioni meteorologiche estreme in tutto il mondo.
