Le alluvioni rappresentano una delle calamità naturali più devastanti, causando ingenti danni materiali e perdite umane. La capacità di prevedere con precisione tali eventi è cruciale per mitigare i loro effetti e proteggere le comunità a rischio. In questo contesto, l’Università di Granada (UGR) ha sviluppato un sistema innovativo che combina l’intelligenza artificiale (IA) con le immagini satellitari per prevedere le alluvioni future e valutare l’efficacia delle misure preventive.

Il cuore di questo progetto è una rete generativa chiamata pix2pixHD, un modello avanzato di apprendimento profondo. Questo approccio consente di creare immagini satellitari sintetiche che illustrano non solo gli effetti potenziali delle future alluvioni, ma anche l’impatto di interventi di mitigazione, come la riforestazione. Integrando l’apprendimento profondo con mappe di segmentazione derivate da modelli fisici delle alluvioni, il sistema offre un’analisi più dettagliata e contestualizzata rispetto ai metodi tradizionali.

Una delle principali sfide nella previsione delle alluvioni è la riduzione degli errori di previsione. Il team di ricerca dell’UGR ha superato le limitazioni dei modelli di apprendimento profondo puri e delle soluzioni manuali, sviluppando una tecnologia che riduce significativamente gli errori e migliora l’affidabilità delle immagini generate. Durante la fase di sperimentazione, il sistema è stato testato su diversi set di dati di telerilevamento e su vari eventi climatici, dimostrando robustezza ed efficacia.

Per promuovere la condivisione della conoscenza e favorire ulteriori ricerche nel campo, i ricercatori hanno reso disponibile il codice sorgente del loro strumento, insieme a nuove metriche e a un vasto set di dati. Questo archivio comprende oltre 30.000 triplette di immagini ad alta definizione etichettate, utilizzate per la traduzione immagine-immagine guidata dalla segmentazione. In totale, si tratta di circa 5,5 milioni di immagini con una risoluzione di 128×128 pixel, una risorsa preziosa per studi futuri e applicazioni nella previsione delle calamità naturali.

L’impatto di questa ricerca va oltre l’ambito accademico. Il sistema sviluppato potrebbe diventare uno strumento fondamentale per le autorità locali e nazionali nella pianificazione delle emergenze e nella gestione del territorio. La capacità di prevedere e visualizzare gli effetti delle alluvioni offre strumenti preziosi per la protezione delle comunità vulnerabili e per la pianificazione di interventi di protezione ambientale.

Di Fantasy