Il nuovo sistema di intelligenza artificiale prevede come prevenire gli incendi
Un modello di machine learning può valutare l’efficacia di diverse strategie di gestione
Gli incendi sono una minaccia crescente in un mondo modellato dai cambiamenti climatici. Ora, i ricercatori dell’Università di Aalto hanno sviluppato un modello di rete neurale in grado di prevedere con precisione il verificarsi di incendi nelle torbiere. Hanno utilizzato il nuovo modello per valutare l’effetto di diverse strategie per la gestione del rischio di incendio e hanno identificato una serie di interventi che ridurrebbe l’incidenza degli incendi del 50-76%.
Lo studio si è concentrato sulla provincia del Borneo, nel Kalimantan centrale, in Indonesia, che ha la più alta densità di incendi nelle torbiere nel sud-est asiatico. Il drenaggio per sostenere l’agricoltura o l’espansione residenziale ha reso le torbiere sempre più vulnerabili agli incendi ricorrenti. Oltre a minacciare vite e mezzi di sussistenza, gli incendi delle torbiere rilasciano quantità significative di anidride carbonica. Tuttavia, le strategie di prevenzione hanno incontrato difficoltà a causa della mancanza di collegamenti chiari e quantificati tra gli interventi proposti e il rischio di incendio.
Il nuovo modello utilizza le misurazioni effettuate prima di ogni stagione degli incendi nel 2002-2019 per prevedere la distribuzione degli incendi delle torbiere. Sebbene i risultati possano essere ampiamente applicati alle torbiere altrove, una nuova analisi dovrebbe essere effettuata per altri contesti. “La nostra metodologia potrebbe essere utilizzata per altri contesti, ma questo modello specifico dovrebbe essere riqualificato sui nuovi dati”, afferma Alexander Horton, il ricercatore post-dottorato che ha condotto lo studio.
I ricercatori hanno utilizzato una rete neurale convoluzionale per analizzare 31 variabili, come il tipo di copertura del suolo e gli indici di vegetazione e siccità prima dell’incendio. Una volta addestrata, la rete ha previsto la probabilità di un incendio di torbiera in ogni punto della mappa, producendo una distribuzione prevista degli incendi per l’anno.
Nel complesso, le previsioni della rete neurale erano corrette nell’80-95% delle volte. Tuttavia, sebbene il modello di solito avesse ragione nel prevedere un incendio, ha anche mancato molti incendi che si sono verificati effettivamente. Circa la metà degli incendi osservati non è stata prevista dal modello, il che significa che non è adatto come sistema predittivo di allerta precoce. Raggruppamenti più grandi di incendi tendevano a essere previsti bene, mentre gli incendi isolati venivano spesso ignorati dalla rete. Con un ulteriore lavoro, i ricercatori sperano di migliorare le prestazioni della rete in modo che possa fungere anche da sistema di allerta precoce.
Il team ha sfruttato il fatto che le previsioni degli incendi erano generalmente corrette per testare l’effetto di diverse strategie di gestione del territorio. Simulando diversi interventi, hanno scoperto che la strategia plausibile più efficace sarebbe quella di convertire arbusti e boscaglie in foreste palustri, il che ridurrebbe l’incidenza degli incendi del 50%. Se questo fosse combinato con il blocco di tutti i canali di drenaggio tranne quelli principali, gli incendi diminuirebbero del 70% in totale.
Tuttavia, una tale strategia avrebbe evidenti svantaggi economici. “La comunità locale ha un disperato bisogno di una coltivazione stabile ea lungo termine per rilanciare l’economia locale”, afferma Horton.
Una strategia alternativa sarebbe quella di stabilire più piantagioni, poiché una buona gestione riduce drasticamente la probabilità di incendio. Tuttavia, le piantagioni sono tra i fattori chiave della perdita di foreste e Horton sottolinea che “le piantagioni sono per lo più di proprietà di grandi società, spesso con sede al di fuori del Borneo, il che significa che i profitti non vengono reimmessi direttamente nell’economia locale oltre la fornitura di lavoro per la forza lavoro locale.’
In definitiva, le strategie di prevenzione degli incendi devono bilanciare rischi, benefici e costi e questa ricerca fornisce le informazioni per farlo, spiega il professor Matti Kummu, che ha guidato il gruppo di studio. ‘Abbiamo cercato di quantificare come avrebbero funzionato le diverse strategie. Si tratta più di informare i responsabili politici che di fornire soluzioni dirette.’
