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Ripulisce le immagini radar, fa una previsione autonoma del percorso della lava in tempo reale, risolve il problema delle nubi “trasparenti”, agisce in autonomia.
L’intelligenza artificiale entra nella valutazione quotidiana della pericolosità vulcanica. Il progetto di ricerca SAFARI, acronimo di ‘An artificial intelligence-based StrAtegy For volcAno hazaRd monItoring from space’, ha integrato “le capacità del telerilevamento da satellite con le tecnologie di Intelligenza Artificiale (IA) per caratterizzare in modo automatico lo stato di attività dei vulcani e, ove possibile, anticiparne l’evoluzione”.
Gli studiosi hanno confrontato i dati satellitari provenienti da sensori ottici, termici e a microonde, con quelli rilevati giornalmente dalle reti a terra di monitoraggio in area vulcanica e grazie all’intelligenza artificiale sono stati in grado di velocizzare e migliorare il lavoro.
Nato nel 2023, il progetto si è appena concluso e la tecnologia è pronta per essere impiegata nella valutazione quotidiana della pericolosità di un vulcano.
La sperimentazione è avvenuta su quattro vulcani attivi: i siciliani Etna e Vulcano in Italia, il Nyiragongo nella Repubblica Democratica del Congo e il Sangay in Ecuador.
A portarla avanti, studiose e studiosi provenienti da INGV, Università di Catania e di Palermo, il Max Planck Institute for Chemistry, il Goma Volcanological Observatory, l’Instituto Geofìsico – Escuela Politécnica Nacional, Ecuador e l’Observatoire de Physique du Globe de Clermont-Ferrand
Guardando al dettaglio della ricerca, l’AI è stata molto utile per ripulire le immagini SAR (Radar ad Apertura Sintetica), tipicamente granulose a causa di disturbi del segnale, e permettere una mappatura migliore.
I ricercatori hanno addestrato l’intelligenza artificiale a isolare, tramite un filtro, il segnale di interesse dalle componenti di disturbo. “Applicando questa tecnica ai dati SAR dell’eruzione del Sangay (Ecuador) del 2021, il sistema è riuscito a ripulire le immagini acquisite dal satellite Sentinel-1, migliorando drasticamente il rapporto segnale-rumore e rimuovendo le false anomalie”, si legge nello studio.
Utile anche in ambito di previsioni. Dove si sposterà la lava, nel suo scorrere, non è di facile predizione, ma l’AI cambia le regole del gioco. “Il nuovo sistema ha utilizzato i valori dei tassi di effusione delle colate così come stimati da satelliti alla risoluzione spaziale di 1-3 km per riprodurre l’estensione del fronte derivato da satelliti alla risoluzione spaziale di 20-30 metri”. Il risultato è una previsione dell’evoluzione del campo lavico con giorni di anticipo.
Novità importanti anche per la quantificazione dell’altezza della nube vulcanica, un dato fondamentale per la sicurezza degli aerei in volo. Per l’Etna, il team del progetto Safari ha addestrato una rete neurale utilizzando migliaia di immagini satellitari. Hanno così realizzato “un sistema capace di distinguere automaticamente i colori corrispondenti alle emissioni laviche e alle nubi generate dall’attività esplosiva. Lo stesso sistema è in grado di calcolare l’altezza della colonna eruttiva in tempo reale”.
Se è relativamente facile controllare i cambiamenti di un vulcano con tanti sistemi di monitoraggio, è diverso per quelli come il Nyiragongo, in Congo, di cui esistono pochissimi dati sulla storia eruttiva. La questione cambia se si applica l’AI. Il team ha utilizzato un approccio di apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning) per cui l’IA può agire in autonomia. Fa da sentinella segnalando possibili anomalie anche dove mancano osservazioni dirette. Come tutti i sistemi automatici va verificato.
.jpeg "Dati e persone, due livelli dell’impresa nell’era dell’AI")
