L'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere le portate dei corsi d'acqua anche a carattere torrentizio, i più difficili da gestire per la rapidità, con cui sopraggiungono le piene: è il risultato della sperimentazione nata dalla collaborazione del Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord con il Dipartimento di Scienze della Terra dell'Università di Pisa; le due realtà hanno fatto sistema per riuscire a migliorare i tempi di previsione delle piene, applicando tecniche innovative, basate sul "machine learning". Ad annunciarlo è l'Associazione Nazionale dei Consorzi di Gestione e Tutela del Territorio e delle Acque Irrigue.
Presentazione della sperimentazione con l'intelligenza artificiale per prevenire le piene dei torrenti
"L'importanza dell'innovazione è che, grazie all'intelligenza artificiale, si possono elaborare in tempo reale i big data delle grandi banche informative territoriali, arrivando a prevedere i momenti di piena fino a 6 ore prima –– indica Francesco Vincenzi, presidente di ANBI – Si tratta di un grande passo avanti nella difesa del suolo, perché efficace anche su alvei minori, caratterizzati da repentini cambi di portata e che risentono in maniera maggiore dell'estremizzazione degli eventi atmosferici."
"Grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale possiamo calcolare i probabili scenari di flusso sulla base dei dati di pioggia, rilevati dall'intero sistema di pluviometri di un ampio bacino e non solamente da quelli situati nei pressi dell'alveo di un corso d'acqua" spiega Ismaele Ridolfi, presidente del Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord.
"È risaputo che le nuove modalità di pioggia, più violente e concentrate nel tempo e nello spazio, sono foriere di improvvise piene con conseguenze spesso disastrose. L'intelligenza artificiale può aiutare ad allertare il territorio, attivando le necessarie misure precauzionali – sottolinea Massimo Gargano, direttore generale di ANBI - Questo, però, pone l'attenzione sulla questione della cultura dell'acqua: troppe volte, infatti, le tragedie umane discendono da una mancata conoscenza delle regole di sicurezza in eventi di piena. È necessario investire su un articolato programma di prevenzione civile: dalle opere all'informazione diffusa".
L'accordo fra Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord e Dipartimento di Scienze della Terra dell'Università di Pisa è attivo e testato su tre corsi d'acqua (Freddana, Versilia e Carrione) e sul lago di Massaciuccoli.
Monica Bini e Ismaele Ridolfi
"Il sistema di intelligenza artificiale funziona anche nei casi di eventi intensi e improvvisi, che sono i più difficili da prevedere, ma che sono sempre più frequenti a causa del riscaldamento globale" spiega Monica Bini, Responsabile Scientifica del Dipartimento universitario di Scienze della Terra.
Aggiunge Marco Luppichini, docente universitario, che ha analizzato il sistema: "Abbiamo verificato che le rilevazioni fisiche locali possono indurre una stima non corretta del trend. Questo viene ampiamente superato, applicando modelli di machine learning, che analizzano un'amplia platea di dati. La gestione dei big data è la frontiera, su cui sta lavorando la ricerca promossa da ANBI e questi risultati spingono Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord e Dipartimento di Scienze della Terra a rafforzare la collaborazione per il futuro, coinvolgendo anche il Consorzio di bonifica 4 Basso Valdarno".