Può l’intelligenza artificiale migliorare le previsioni nel campo dell’inquinamento ambientale? È ciò che ha sperimentato un recente studio dedicato alla concentrazione di Pm10 su Artico e Nord Europa, realizzato dal Cnr-Iia (Istituto sull’inquinamento atmosferico) in collaborazione il Joint Research Centre dell’Unione Europea.
Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista “npj Clean Air” del gruppo Nature.
L’artico, sensibile all’impatto umano
L’inquinamento atmosferico è tra i principali fattori di rischio per la salute umana e l’ambiente, specie in zone chiave come l’Artico. Spiega il Cnr che «Si pensa spesso alla fusione accelerata dei ghiacci che crea un’amplificazione nell’aumento di temperatura, ma vanno considerati anche i vari inquinanti che vengono prodotti soprattutto a latitudini più basse e sono trasportati lassù dalla circolazione atmosferica».
«Queste polveri contribuiscono a rendere il ghiaccio più scuro, favorendone una fusione più rapida, ma possono creare anche problemi sanitari, qualora si abbiano picchi di PM10».
L’importanza delle previsioni
In questo contesto, lo sviluppo di previsioni accurate sulla qualità dell’aria, supportato – per i paesi artici e nordici – dal progetto Arctic Passion, può facilitare le comunità locali nell’attuare misure di mitigazione efficaci, tra cui la regolamentazione delle attività industriali, il potenziamento del trasporto pubblico o l’introduzione di restrizioni al traffico, quando si prevedono picchi di concentrazione.
Antonello Pasini
Modelli classici e innovativi in sinergia
Secondo uno degli autori, il fisico e climatologo Antonello Pasini, la previsione meteorologica realizzata da modelli di IA, per sistemi più complessi come quelli climatici e ambientali, non sempre supera le performance dei classici modelli meteo: «Anche perché spesso si va in territori inesplorati rispetto alla statistica su cui sono addestrati i modelli di Ia».
Il nuovo studio, invece, ha mostrato come «usati insieme e non in alternativa ai modelli classici, i nuovi modelli permettono di ottenere previsioni molto migliori di quelle che avevamo a disposizione».
Meglio di Copernicus
Il modello elaborato, applicato alla previsione della concentrazione di PM10 su Artico e Nord Europa, ha ottenuto risultati migliori dei classici modelli di Copernicus. «Confrontando le previsioni del modello con quanto poi accaduto realmente, i nostri risultati si sono rivelati sempre sensibilmente migliori di quelli dei classici modelli utilizzati finora, anche nella valutazione di picchi di concentrazione particolarmente estremi» spiega Alice Cuzzucoli (Cnr-Iia), prima autrice dell’articolo.
Dati accurati per un futuro complicato
In Artico la fusione dei ghiacci apre nuove rotte per navi inquinanti, mentre il cambiamento climatico favorisce l’estensione di incendi anche ad alte latitudini: «In questa situazione di probabili maggiori emissioni future, un’attività di previsione accurata è essenziale» conclude Pasini.
«Per tutelare l’ambiente e le popolazioni dell’Artico europeo».
