La devastante alluvione che ha colpito il Nepal il 26 agosto 2026 ha riportato al centro dell’attenzione la difficoltà di prevedere eventi estremamente rapidi nelle regioni himalayane e il possibile ruolo dell’intelligenza artificiale nei sistemi di allerta. Il disastro ha interessato inizialmente il distretto di Rasuwa, vicino al confine tra Nepal e Tibet, per poi propagarsi attraverso il sistema dei fiumi Bhote Koshi e Trishuli. Le analisi disponibili indicano come causa più probabile il distacco di una grande massa di ghiaccio, roccia e detriti da circa 5.200 metri di quota, precipitata per circa 1.200 metri verso la valle sottostante. L’evento ha quindi generato una piena improvvisa carica di sedimenti e detriti che ha investito insediamenti, infrastrutture, strade, ponti e impianti idroelettrici. L’International Centre for Integrated Mountain Development ha indicato come scenario più probabile un’ice-rock avalanche, distinguendola da un classico glacial lake outburst flood, cioè dalla rottura improvvisa di un lago glaciale.
La velocità con cui la piena si è sviluppata rappresenta uno dei problemi principali per qualsiasi sistema di previsione. In un caso documentato a Bidur, nel Nepal centro-settentrionale, più di 900 studenti e 16 membri del personale della Tribhuvan Trishuli Secondary School sono riusciti a mettersi in salvo dopo che il dirigente scolastico aveva ricevuto telefonicamente un avvertimento proveniente da una località a monte. Tra l’allarme e l’arrivo della piena erano rimasti soltanto circa 14 minuti. La scuola è stata successivamente travolta. L’episodio mostra quanto pochi minuti di preavviso possano cambiare il risultato di un’emergenza di questo tipo e, contemporaneamente, quanto sia difficile affidarsi esclusivamente alle normali catene di comunicazione quando il fenomeno nasce in territori montani remoti.
I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono aumentare notevolmente il tempo disponibile nel caso delle alluvioni fluviali più prevedibili. Google utilizza modelli AI per le previsioni delle inondazioni attraverso Flood Hub, una piattaforma pubblica che copre attualmente aree esposte a eventi significativi in oltre 150 Paesi e interessa potenzialmente circa due miliardi di persone. Per le piene fluviali il sistema può produrre previsioni fino a sette giorni prima dell’evento, mentre per le flash flood urbane il preavviso può arrivare fino a 24 ore. Le previsioni vengono aggiornate quotidianamente e possono essere diffuse non soltanto attraverso Flood Hub, ma in diversi Paesi anche tramite Google Search, Google Maps e notifiche sui dispositivi Android.
Per prevedere le piene fluviali Google combina due componenti principali. Il modello idrologico analizza informazioni meteorologiche, precipitazioni, caratteristiche del territorio, misurazioni dei corsi d’acqua e altri dati disponibili per stimare la quantità di acqua che attraverserà un fiume nei giorni successivi. Il modello di inundation utilizza invece le previsioni della portata insieme alle caratteristiche del territorio e alle immagini satellitari per stimare quali zone verranno sommerse e quale altezza potrà raggiungere l’acqua. Questo consente di passare dalla semplice previsione secondo cui un fiume potrebbe superare una determinata soglia a una rappresentazione geografica delle aree che rischiano concretamente di essere interessate dall’inondazione.
Un elemento rilevante per Paesi come il Nepal è che i modelli di Google non dipendono esclusivamente dall’esistenza di una lunga serie storica proveniente dalle stazioni di misura installate sul singolo fiume. I sistemi tradizionali devono normalmente essere calibrati utilizzando osservazioni locali su livelli e portate, una condizione difficile da soddisfare nelle regioni montane remote o nei Paesi nei quali la rete di monitoraggio è poco estesa. I modelli AI possono invece apprendere relazioni idrologiche utilizzando dati raccolti in numerosi bacini del mondo e trasferire parte di queste capacità previsionali anche verso corsi d’acqua scarsamente monitorati. Google ha sviluppato il proprio modello globale proprio per ottenere previsioni utilizzabili anche in bacini privi di misurazioni locali sufficienti.
Dal giugno 2026 questa tecnologia è inoltre diventata più facilmente utilizzabile anche al di fuori dell’infrastruttura direttamente gestita da Google. Google Research ha reso open source il proprio framework di modellazione idrologica, con l’obiettivo di consentire ai servizi meteorologici e idrologici nazionali di integrare sistemi di previsione AI all’interno dei propri processi. Il framework permette quindi alle autorità e agli istituti di ricerca di sviluppare o adattare modelli utilizzando dati locali, anziché dipendere esclusivamente dalle previsioni pubblicate attraverso Flood Hub. La disponibilità del codice può essere particolarmente rilevante per Paesi con bacini transfrontalieri, nei quali dati meteorologici, idrologici e glaciali devono essere combinati tra territori amministrati da Stati differenti.
Google ha affrontato separatamente anche il problema delle flash flood, perché questi fenomeni dispongono di molti meno dati storici rispetto alle normali piene fluviali. Nel marzo 2026 Google Research ha introdotto Groundsource, una metodologia che utilizza Gemini per trasformare informazioni contenute in fonti pubbliche non strutturate in dati utilizzabili per l’addestramento dei modelli. Il sistema ha analizzato oltre cinque milioni di notizie relative a eventi alluvionali distribuite su circa vent’anni, ricostruendo un dataset con 2,6 milioni di record storici relativi a più di 150 Paesi. Questi dati sono stati utilizzati per sviluppare modelli destinati alla previsione delle flash flood urbane fino a 24 ore in anticipo, superando almeno in parte la scarsità di sensori e archivi strutturati disponibili per questo tipo di fenomeno.
Nel caso specifico del Nepal, tuttavia, un sistema di previsione delle piene non sarebbe sufficiente da solo a garantire giorni di preavviso per un evento come quello del 26 agosto. La piena non sembra infatti essere stata originata semplicemente dall’accumulo progressivo di precipitazioni in un bacino, ma dal collasso improvviso di una massa di ghiaccio e roccia ad alta quota. Un evento del genere richiede anche il monitoraggio della criosfera e dei versanti: immagini satellitari, sensori sismici, radar, telecamere, osservazioni dei ghiacciai, temperatura del terreno e rilevamento delle deformazioni possono fornire segnali differenti da quelli normalmente utilizzati per stimare una piena fluviale. L’AI può analizzare queste serie di dati e individuare cambiamenti anomali, ma non esiste attualmente un sistema capace di indicare con certezza giorni prima il momento esatto in cui una specifica parete di ghiaccio e roccia collasserà.
L’infrastruttura di monitoraggio costituisce inoltre un limite concreto. L’alluvione ha distrutto parte delle apparecchiature già presenti lungo il corridoio colpito e il Nepal ha deciso di ricostruire il sistema di allerta nella zona di confine con la Cina utilizzando sensori sismici, telecamere e collegamenti satellitari VSAT. Questi ultimi devono consentire la trasmissione degli avvisi anche quando le normali reti mobili sono interrotte. La prima installazione è prevista a Timure, nel distretto di Rasuwa, vicino alla zona maggiormente interessata dal disastro. Le autorità nepalesi considerano ancora instabile il territorio e ritengono possibili ulteriori frane e movimenti di materiale.
Un’altra componente decisiva riguarda i dati provenienti dalla Cina. Numerosi corsi d’acqua che raggiungono il Nepal nascono infatti sul versante tibetano dell’Himalaya, e un evento che si sviluppa a monte può raggiungere il territorio nepalese prima che le reti nazionali abbiano il tempo necessario per rilevarlo autonomamente. Prima dell’alluvione dell’agosto 2026 il Nepal aveva già chiesto una maggiore condivisione di informazioni relative ai livelli dei fiumi, ai ghiacciai e ai rischi idrologici. Dopo il disastro le autorità hanno rinnovato la richiesta di un flusso di dati più completo e frequente, anche perché la mancanza di accordi strutturati, il terreno difficile e la scarsità di stazioni nelle zone più remote limitano la capacità di produrre avvisi tempestivi. La Cina ha successivamente fornito immagini satellitari e dati idrologici, mentre Kathmandu punta ora a rafforzare lo scambio di informazioni in tempo reale.
Anche la distribuzione dell’allerta deve essere sufficientemente rapida da trasformare una previsione in un’evacuazione effettiva. Flood Hub rende disponibili gratuitamente mappe, tendenze dei livelli idrici e previsioni, mentre le informazioni possono essere distribuite attraverso servizi digitali e notifiche. In Nepal esistono inoltre sistemi di allerta tramite rete mobile già utilizzati per raggiungere direttamente le persone presenti nelle zone considerate a rischio. Per eventi che possono propagarsi lungo una valle nell’arco di pochi minuti, il vantaggio dell’AI non risiede quindi soltanto nell’aumentare l’accuratezza della previsione, ma anche nella possibilità di combinare automaticamente dati provenienti da sensori, satelliti, modelli meteorologici e sistemi idrologici e trasformare rapidamente una variazione anomala in un avviso indirizzato alle aree che potrebbero essere investite.
Nel caso di un futuro evento simile a quello del Bhote Koshi e del Trishuli, l’AI potrebbe quindi contribuire soprattutto attraverso una rete combinata di previsione e monitoraggio. I modelli idrologici possono stimare la propagazione della piena dopo l’individuazione dell’evento iniziale, i modelli di inundation possono indicare le aree che rischiano di essere sommerse, le osservazioni satellitari e i sensori montani possono rilevare variazioni nei ghiacciai e nei versanti e i sistemi automatici possono accelerare la trasmissione degli allarmi a valle. Non significa però che l’intelligenza artificiale possa impedire fisicamente un collasso glaciale o prevederne sempre con largo anticipo il momento esatto. Nel disastro nepalese del 26 agosto 2026, la differenza principale che una rete più completa avrebbe potuto produrre riguarda il tempo disponibile tra l’individuazione del fenomeno in montagna e l’arrivo dell’onda di piena nelle comunità situate lungo il corso del fiume: proprio quei minuti che, nel caso della scuola di Bidur, sono stati sufficienti per evacuare centinaia di persone.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)