.jpeg "vulcano-(1).jpeg")
Un nuovo modello basato su dati satellitari e intelligenza artificiale entra nel monitoraggio del sistema idrotermale dell’isola di Vulcano. L’obiettivo è migliorare la capacità di leggere in anticipo i segnali di acqua, vapore e gas che si muovono nel sottosuolo. A metterlo a punto è un gruppo di ricerca coordinato dall’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), in collaborazione con il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università degli Studi di Catania.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica Remote Sensing Applications: Society and Environment ed è stato sviluppato nell’ambito del progetto SAFARI, finanziato dal programma Pianeta Dinamico dell’INGV. Al centro, l’integrazione tra osservazioni satellitari e misure acquisite a terra per ricostruire nel tempo l’evoluzione del sistema idrotermale.
Al centro delllo studio il cratere La Fossa
“Lo studio ha analizzato i dati raccolti tra il 2016 e il 2024, combinando informazioni sulla temperatura e le condizioni ambientali derivate dai satelliti VIIRS e Sentinel-2 con le temperature delle fumarole registrate dalla rete di monitoraggio dell’INGV nell’area del Cratere La Fossa”, spiega “Francesco Spina”, ricercatore INGV e autore corrispondente della ricerca.
Il modello applicato è di tipo semi-supervisionato e consente di distinguere tre condizioni operative del sistema: background, crisi minore e unrest. La classificazione trasforma serie di dati eterogenee in indicatori dello stato del sistema, rendendo leggibili nel tempo variazioni altrimenti difficili da isolare.
Reti neurali generative (SGAN) su Vulcano
“In particolare – continua “Gaetana Ganci”, ricercatrice INGV e co-autrice dello studio – l’uso di un modello semi-supervisionato basato su reti neurali generative (SGAN) ha permesso di superare la limitata disponibilità di dati etichettati, dovuta alla rarità delle fasi di crisi. Il modello, infatti, può apprendere efficacemente sia con pochi dati etichettati sia con un’ampia mole di dati non etichettati”.
L’analisi combinata delle serie temporali mostra che l’intelligenza artificiale applicata ai dati satellitari consente di individuare variazioni della temperatura superficiale e cambiamenti nelle condizioni ambientali coerenti con l’evoluzione del sistema idrotermale.
.jpeg "Dati e persone, due livelli dell’impresa nell’era dell’AI")
