Il Nepal sta utilizzando portali basati sull’intelligenza artificiale, immagini satellitari, droni e strumenti digitali per la valutazione dei danni nelle operazioni successive alle devastanti alluvioni che hanno colpito il Paese, provocando oltre 1.450 vittime e lasciando ancora disperse molte migliaia di persone. L’evento è stato innescato dal collasso di un ghiacciaio nell’area di confine tra Nepal e Cina e ha distrutto strade, ponti e infrastrutture idroelettriche, lasciando le squadre di ricerca e soccorso alle prese, anche settimane dopo il disastro, con grandi quantità di detriti e con un territorio montuoso che rende estremamente difficile raggiungere le località più isolate. All’assistenza internazionale fornita da Paesi e organizzazioni come India, Australia e Unione Europea si è affiancata progressivamente una rete di strumenti digitali pensata soprattutto per colmare le lacune informative e fornire ad autorità, soccorritori, volontari e familiari delle persone coinvolte una rappresentazione più aggiornata della situazione. Uno dei progetti sviluppati durante l’emergenza è il portale “Rasuwa-Bhote Koshi Flood”, realizzato dall’ingegnere informatico Niraj Bhusal, che lavora presso il ministero delle Finanze nepalese, utilizzando Grok Bot per costruire un sistema destinato a tracciare vittime e dispersi e coordinare le misure di soccorso con le autorità. Il portale, ospitato su GitHub, riunisce informazioni provenienti da fonti che comprendono il Department of Hydrology and Meteorology, la National Disaster Risk Reduction and Management Authority, le forze di sicurezza, mezzi d’informazione, comunicati ufficiali e fonti satellitari. Bhusal ha utilizzato l’intelligenza artificiale anche nello sviluppo concreto dell’applicazione, dalla struttura dell’interfaccia alla programmazione JavaScript, cercando di concentrare in un unico ambiente dati che in precedenza erano distribuiti tra organizzazioni e sistemi differenti.
Lo stesso problema della frammentazione delle informazioni ha portato alla nascita di Mission Rescue, un’applicazione Android orientata alla privacy prototipata dall’ingegnere di origine indiana Akshay Bajpai mentre cercava informazioni sulla propria famiglia. L’app monitora fonti ufficiali relative alle attività di soccorso e alle persone scomparse e segnala gli aggiornamenti pertinenti, partendo dall’osservazione che durante un’emergenza il problema non consiste necessariamente nell’assenza di dati, quanto nella loro distribuzione tra istituzioni, siti e sistemi diversi che le famiglie devono controllare separatamente. Sul terreno, tuttavia, una delle tecnologie più visibili rimane quella dei droni. La Cina ha donato al Nepal quattro DJI FlyCart 100, velivoli capaci di trasportare carichi fino a 60 chilogrammi e impiegati per consegnare alimenti, medicinali e carburante nelle zone che non possono essere raggiunte normalmente a causa della distruzione delle vie di comunicazione; gli stessi droni vengono utilizzati anche per attività di ricognizione e per il trasporto dei corpi recuperati nelle aree colpite. L’Australia ha invece schierato squadre dotate di droni con telecamere termiche, altoparlanti, sistemi di acquisizione 3D e software di intelligenza artificiale, destinati a sorvolare aree troppo pericolose per le squadre a terra, individuare eventuali sopravvissuti, quantificare e analizzare i detriti e verificare le condizioni di ponti, scuole, impianti e altre infrastrutture critiche. Le missioni australiane hanno acquisito immagini relative a quasi 200.000 metri quadrati di territorio e possono trasmettere i dati ai responsabili delle operazioni affinché vengano utilizzati nelle decisioni in tempo reale. I droni mostrano però limiti rilevanti negli ambienti sotterranei: tunnel stretti e tortuosi, fango e detriti possono impedire ai velivoli di avanzare o di vedere abbastanza lontano per individuare persone intrappolate, evidenziando come la disponibilità di tecnologie sofisticate per la ricognizione aerea non elimini le difficoltà fisiche delle operazioni di ricerca in alcune delle infrastrutture maggiormente danneggiate.
Un altro livello dell’intervento riguarda l’intelligenza geospaziale, la cartografia ad alta definizione e i digital twin tridimensionali, tecnologie che possono essere utilizzate non soltanto durante il soccorso ma anche per costruire una capacità permanente di prevenzione e gestione dei disastri. Mappe dettagliate di strade, infrastrutture e aree vulnerabili permettono di pianificare percorsi di evacuazione, seguire l’evoluzione dei danni e coordinare l’accesso delle squadre di emergenza, mentre tecnologie già sviluppate per la guida autonoma e la pianificazione urbana, come grandi database stradali e repliche digitali 3D ad alta fedeltà, possono essere adattate alla modellazione del rischio di alluvione e al monitoraggio delle infrastrutture. Sajid Malik, CMD di Genesys International Corporation, società specializzata in digital twin, cartografia tridimensionale, LiDAR e sistemi di location intelligence basati sull’AI, indica nella conoscenza dettagliata del territorio una componente fondamentale sia della prevenzione sia della risposta alle emergenze. I digital twin possono infatti sovrapporre a una replica geografica precisa informazioni su precipitazioni, morfologia e curve di livello, trasformando una rappresentazione statica del territorio in un modello utilizzabile anche a fini previsionali. Malik collega inoltre la vulnerabilità di molte aree alla crescita urbana non pianificata in territori fragili, richiamando casi come l’espansione di Bengaluru sopra zone umide e laghi recuperati e situazioni analoghe nell’Uttarakhand. L’utilità della ricostruzione digitale emerge anche quando l’accesso fisico diventa impossibile: Genesys ha utilizzato tecnologie di digital twin durante la crisi di subsidenza del terreno che colpì Joshimath nel 2023 e provocò evacuazioni, proprio perché i rilevatori non potevano raggiungere direttamente alcune delle zone interessate. La stessa logica rende la valutazione remota particolarmente importante nell’attuale emergenza nepalese, dove la conformazione montuosa e la distruzione delle infrastrutture possono rendere impraticabili per lunghi periodi intere aree.
Quando la fase più urgente delle operazioni di ricerca e soccorso sarà terminata, l’utilizzo dell’AI potrà spostarsi progressivamente verso la valutazione sistematica dei danni e la pianificazione della ricostruzione. Algoritmi applicati alle immagini raccolte da satelliti e droni possono identificare edifici, strade, ponti e altre infrastrutture potenzialmente danneggiate, permettendo alle squadre umane di verificare i casi segnalati dal sistema anziché dover ispezionare manualmente ogni struttura distribuita su un territorio montuoso, attività che senza automazione può richiedere settimane o mesi. Il Nepal aveva già avviato iniziative GeoAI in questo ambito attraverso una collaborazione che coinvolge Humanitarian OpenStreetMap Team, organizzazione non profit impegnata nella condivisione di dati geografici, la società nepalese di geoinformatica NAXA, che utilizza i dati OpenStreetMap insieme a immagini raccolte dai droni e rilievi effettuati sul terreno, e VITA Lab dell’EPFL svizzera, che ha sviluppato modelli localizzati di computer vision e deep learning per l’analisi dei dati acquisiti dai droni. Un progetto dedicato alla valutazione dei danni mediante intelligenza artificiale riunisce proprio NAXA, Humanitarian OpenStreetMap Team e VITA Lab con l’obiettivo di sviluppare strumenti GeoAI adatti alle caratteristiche specifiche del territorio nepalese e utilizzabili nelle successive attività di ricostruzione e pianificazione. Le immagini satellitari costituiscono nel frattempo una componente fondamentale dell’osservazione su larga scala: i satelliti Copernicus hanno documentato l’area interessata dall’alluvione e consentono di ricostruire l’estensione delle inondazioni e dei danni anche nelle zone alle quali non è possibile accedere direttamente.
La difficoltà successiva consiste nel collegare strumenti che oggi possono funzionare come componenti separate di un’unica catena di osservazione e risposta. Satelliti che monitorano ghiacciai e laghi glaciali, sensori che misurano in tempo reale il livello dei corsi d’acqua, previsioni meteorologiche, ricognizioni effettuate dai droni, sistemi di mappatura e piattaforme digitali per il coordinamento delle informazioni possono contribuire allo stesso processo, ma la loro efficacia dipende dalla capacità di condividere rapidamente i dati e renderli utilizzabili da chi deve prendere decisioni operative. Il problema assume inoltre una dimensione transfrontaliera: le condizioni dei ghiacciai, dei bacini e dei corsi d’acqua dell’Himalaya non coincidono con i confini amministrativi e gli eventi che si sviluppano nelle aree a monte possono produrre conseguenze sulle comunità situate molto più a valle, rendendo importante anche lo scambio di informazioni tra Paesi. L’emergenza nepalese sta così funzionando come banco di prova per una combinazione di AI, droni, osservazione satellitare, computer vision, digital twin e piattaforme di coordinamento sviluppate da istituzioni pubbliche, imprese, ricercatori e singoli tecnici. La questione tecnica centrale diventa trasformare strumenti assemblati rapidamente durante la crisi in un’infrastruttura permanente, capace di collegare monitoraggio preventivo, allerta, soccorso, valutazione dei danni e ricostruzione e di essere disponibile prima che si verifichi una nuova emergenza, anziché essere ricostruita ogni volta dopo l’evento.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)