L’aria che respiriamo, elemento fondamentale per la vita e la salute, è sempre più minacciata dall’inquinamento, una sfida complessa che coinvolge tanto gli ambienti esterni quanto gli spazi chiusi in cui trascorriamo gran parte del nostro tempo. Affrontare questo problema globale richiede strumenti che vadano oltre le tradizionali stazioni di monitoraggio, spesso costose, statiche e insufficienti a fornire un quadro completo e capillare della situazione. È in questo scenario che l’intelligenza artificiale (IA) emerge come un alleato rivoluzionario, trasformando la misurazione, l’analisi e la gestione della qualità atmosferica in un processo in tempo reale, iperlocale e significativamente più efficace.
La vera svolta tecnologica risiede nell’unione tra l’IA e l’Internet of Things (IoT). Dove un tempo si faceva affidamento su pochi punti di rilevazione fissi per mappare vaste aree, oggi una fitta rete di sensori a basso costo, distribuiti in modo strategico nelle città, sui veicoli o persino indossati dai cittadini, raccoglie incessantemente dati su inquinanti cruciali come il particolato fine (PM2.5 e PM10) e il biossido di azoto (NO2). L’IA non si limita semplicemente a immagazzinare questi immensi volumi di dati, ma li elabora attraverso sofisticati algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning) per calibrare le letture dei sensori, correggere le anomalie e integrare informazioni provenienti da fonti diverse, come i dati satellitari o le condizioni meteorologiche. Il risultato è una mappa dinamica e dettagliata dell’inquinamento, capace di mostrare la qualità dell’aria in modo preciso a livello di strada, un dettaglio che era impensabile fino a poco tempo fa.
Questa capacità di analisi in tempo reale si traduce in un potente strumento predittivo. Gli algoritmi di intelligenza artificiale non solo descrivono la qualità dell’aria attuale, ma imparano dai modelli storici e dalle correlazioni ambientali per prevedere con sorprendente accuratezza quando e dove si verificheranno picchi di inquinamento. Strumenti innovativi basati sull’IA possono assimilare immediatamente dati relativi a nuove attività industriali o a cambiamenti nel traffico veicolare per aggiornare in tempo reale le loro previsioni. Questa tempestività informativa è fondamentale per i decisori politici e le agenzie ambientali, consentendo loro di attuare misure preventive o regolamentazioni dinamiche, come la limitazione della circolazione dei veicoli o l’ottimizzazione degli orari di lavoro delle industrie, prima che si verifichino situazioni critiche per la salute pubblica. L’integrazione dell’IA nelle iniziative per le “smart cities” è cruciale per creare un ambiente urbano più sano e sostenibile, basando le decisioni di pianificazione urbana, come la zonizzazione industriale e la gestione della mobilità, su dati oggettivi e in continuo aggiornamento.
L’impatto dell’IA si estende anche all’ambiente interno, un ambito spesso trascurato ma che influenza direttamente la nostra salute respiratoria. I sistemi di monitoraggio della qualità dell’aria interna (Indoor Air Quality, IAQ) sfruttano l’intelligenza artificiale in combinazione con l’IoT per rilevare l’accumulo di anidride carbonica (CO2), composti organici volatili, muffe e altri contaminanti. Questi sistemi non si limitano all’allarme, ma possono integrarsi con i sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento (HVAC), ottimizzandone il funzionamento in modo autonomo per garantire il comfort e la salubrità dell’aria, riducendo al contempo il consumo energetico. Inoltre, a un livello di ricerca più avanzato, l’intelligenza artificiale sta persino supportando lo studio diretto degli effetti degli inquinanti sulle cellule umane. Progetti che utilizzano l’IA per analizzare dati provenienti da esposizioni controllate di cellule bronchiali umane bio-stampate in 3D, come accade in alcuni laboratori, offrono simulazioni polmonari più precise, aiutando a comprendere meglio le reazioni fisiologiche e a sviluppare strategie di prevenzione per le malattie respiratorie.