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SVIZZERAL'intelligenza artificiale contro le valanghe

15.06.22 - 16:14
Un super-computer da un anno aiuta a realizzare previsioni. Con buoni risultati
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Fonte ATS
L'intelligenza artificiale contro le valanghe
Un super-computer da un anno aiuta a realizzare previsioni. Con buoni risultati

BERNA - Dallo scorso inverno gli esperti dell'Istituto per lo studio della neve e delle valanghe (SLF) utilizzano anche le valutazioni elaborate da un computer con intelligenza artificiale, sulla base dei valori misurati e dei dati meteo, per il loro bollettino delle valanghe.

Anche in futuro saranno sempre esperti in carne e ossa a occuparsi del bollettino, tuttavia il computer fornisce una preziosa "seconda opinione", spiega l'SLF in un comunicato diramato oggi. Molto spesso queste previsioni combaciano con quelle compiute dai tre previsori umani.

"Il computer valuta i dati in modo diverso rispetto a noi umani. Per questo motivo, ogni tanto giunge a conclusioni diverse dalle nostre", spiega il previsore Frank Techel, citato nella nota. Quando il computer esprime un'"opinione" diversa, lui e i suoi colleghi valutano ancora una volta le proprie stime e, se necessario, le correggono: "sì, è già successo...", ammette Techel.

A suo dire "le previsioni elaborate dal computer sono un aiuto prezioso specialmente per una precisa delimitazione geografica dei vari gradi di pericolo". Per questo motivo, è previsto di utilizzare il modello anche in futuro.

Il modello numerico utilizzato lo scorso inverno è indicato solo per valanghe asciutte. Nel frattempo gli scienziati dell'SLF hanno però sviluppato anche modelli numerici per le valanghe bagnate e per la stabilità del manto nevoso basati sugli stessi metodi dell'intelligenza artificiale, che saranno collaudati durante il prossimo inverno.

Techel è co-autore dello studio pubblicato sulla rivista scientifica "Natural Hazards and Earth System Science" in cui viene spiegato com'è stato sviluppato il modello numerico. I ricercatori hanno utilizzato i dati meteorologici di oltre vent'anni e il computer ha imparato a riconoscere correlazioni tra i dati e i livelli d'allerta pronosticati dall'uomo. La precisione dei modelli, ossia la quota di previsioni corrette dei livelli d'allerta, ha raggiunto circa il 75%, più o meno come un previsore professionista.

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