Nel cuore della sfida globale legata al cambiamento climatico, un numero sempre maggiore di ricercatori si sta rivolgendo a strumenti che fino a qualche anno fa erano considerati all’avanguardia o addirittura futuri: il supercalcolo e l’intelligenza artificiale applicati ai modelli oceanici. L’oceano è infatti un enorme regolatore naturale del clima della Terra, capace di assorbire calore, trasportare energia, immagazzinare carbonio e modulare fenomeni atmosferici su scala globale. Ma per comprenderlo con sufficienti dettagli — e predire come si comporterà nei decenni a venire — serve una potenza di calcolo e un livello di modellizzazione che superino i limiti tradizionali.
I modelli dei sistemi terrestri hanno da tempo cercato di riprodurre l’interazione tra atmosfera, oceani, criosfera e biosfera: tuttavia, la complessità delle correnti marine, delle stratificazioni termiche, dell’interazione fra chimica e biologia rende gli oceani particolarmente sfidanti. A questo si aggiunge che la crisi climatica richiede previsioni non solo per alcuni anni, ma per decenni se non secoli, per valutare quali saranno gli impatti, quali le soglie critiche e quali le strategie di mitigazione e adattamento. È in questo contesto che è entrato in campo con forza il supercalcolo: infrastrutture di calcolo ad altissima prestazione che permettono di far girare simulazioni con griglie più fini, più profonde, con maggiori variabili ambientali e con tempi di previsione estesi.
Ma oggi non basta più solo quantità di calcolo: l’intelligenza artificiale (IA) riveste un ruolo sempre più centrale. L’IA offre la capacità di estrarre pattern complessi dai dati, di generare emulatori più rapidi dei modelli tradizionali, di gestire meglio l’enorme mole di dati generata da osservazioni satellitari, boe, robot subacquei, sensori di rete. Mediante reti neurali, apprendimento automatico e “digital twin” degli oceani, gli scienziati stanno cercando di sviluppare strumenti che possano integrare modelli fisici classici con componenti data-driven, migliorando efficienza e scalabilità.
La sinergia fra supercalcolo e IA nei modelli oceanici è quindi una chiave importante. Per esempio, modelli tradizionali della circolazione oceanica (Ocean General Circulation Models) richiedono enormi risorse per simulare ogni dettaglio fisico; l’uso dell’IA consente di emulare porzioni del sistema con costi computazionali inferiori, o di effettuare downscaling regionale più accurato. Così, ciò che decade fa era un compromesso inevitabile — risoluzione bassa o tempi brevi — oggi può progressivamente diventare una simulazione ad alta risoluzione, tempo lungo e variabili più numerose.
Il risultato è che gli oceanografi e i climatologi possono oggi proporre scenari più realistici: come cambieranno le correnti oceaniche a causa del riscaldamento globale? Quanto aumenterà l’innalzamento del livello del mare considerando non solo lo scioglimento dei ghiacci ma anche l’espansione termica e l’assorbimento del carbonio da parte degli oceani? Quali saranno gli impatti sui sistemi marini, sulla circolazione termoalina, sulla stabilità della colonna d’acqua e sulla capacità degli oceani di continuare a fungere da “serbatoio” di calore e CO₂? Con l’insieme di supercalcolo + IA + modelli oceanici, stiamo avvicinando risposte più precise.
In Italia e in Europa, questa evoluzione ha un significato particolare: favorisce l’emergere di un’eccellenza scientifica locale che può giocare un ruolo nella definizione di politiche climatiche, nelle strategie delle infrastrutture costiere, nella gestione delle risorse marine e nella protezione degli ecosistemi. Le università, i centri di ricerca e le aziende attive nel settore tecnologico possono collaborare per mettere in piedi infrastrutture di calcolo, acquisire dati, modellizzare scenari e renderli utili per decision-maker, pubblica amministrazione e settore privato.