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I ricercatori dell'Università di Amburgo sviluppano un'intelligenza artificiale per le ondate di maltempo

Kim Muntinga
18/2/2025
Traduzione: tradotto automaticamente

Le mareggiate rappresentano una minaccia crescente per le regioni costiere. Gli scienziati dell'Università di Amburgo hanno sviluppato un'intelligenza artificiale che consente previsioni più precise rispetto ai modelli precedenti.

Un team di ricercatori dell'Università di Amburgo ha sviluppato e addestrato un'intelligenza artificiale (AI) in grado di prevedere con precisione la frequenza e l'altezza delle mareggiate. Secondo un comunicato stampa, questa tecnologia potrebbe migliorare in modo significativo la protezione delle coste e la pianificazione della costruzione di dighe.

Sotto la guida del Dr. Daniel Krieger del Centro per la Ricerca sul Sistema Terra e la Sostenibilità (CEN) dell'Università di Amburgo, l'intelligenza artificiale è stata addestrata utilizzando numerosi dati meteorologici, modelli climatici tradizionali e misurazioni storiche del livello dell'acqua. In particolare, i ricercatori hanno analizzato le località di Cuxhaven (Germania), Esbjerg (Danimarca) e Delfzijl (Paesi Bassi).

Addestramento con i dati storici: come funziona il modello

Per l'analisi sono stati utilizzati i livelli d'acqua misurati per decenni. Ad esempio, ci sono circa 700.000 valori misurati per Cuxhaven a partire dal 1940.

I risultati dello studio sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Geophysical Research Letters. Dimostrano che l'IA può fornire previsioni affidabili per i prossimi dieci anni. Negli ultimi dieci anni, a Cuxhaven sono state registrate in media 11,6 tempeste all'anno. Il modello ha previsto 12,8 mareggiate all'anno per lo stesso periodo futuro, con un intervallo di tolleranza di 1,6 mareggiate.

Le mareggiate come queste potrebbero essere più frequenti e più gravi in futuro.
Le mareggiate come queste potrebbero essere più frequenti e più gravi in futuro.
Fonte: Arthur Villator / Shutterstock

È importante sottolineare che, secondo lo studio, le previsioni per i singoli anni non sono molto affidabili. Le previsioni decennali a lungo termine, invece, sono molto più affidabili e forniscono informazioni preziose per la protezione delle coste e la pianificazione a lungo termine. Anche le previsioni sull'altezza delle mareggiate sono notevoli. Mentre la più alta mareggiata annuale degli ultimi dieci anni è stata in media di 2,5 metri, il modello indica un'altezza media di tre metri per i prossimi cinque anni.

Dalla teoria alla pratica: importanza per la protezione delle coste

Queste previsioni precise sono di grande importanza per la protezione delle coste, per la costruzione di dighe e per la sicurezza delle infrastrutture portuali. Finora, i modelli climatici sono stati in grado di calcolare solo se in futuro si verificheranno più tempeste nel Mare del Nord, ma non in che modo queste influenzeranno specifiche località costiere.

Le previsioni dell'AI dovrebbero fornire risultati interessanti, soprattutto per il 2030. Una fluttuazione climatica interna che attualmente smorza gli effetti dell'innalzamento del livello del mare potrebbe avere l'effetto opposto tra qualche anno e portare a un aumento delle mareggiate.

Con questo nuovo metodo, l'IA ha dimostrato di essere in grado di fornire risultati interessanti, soprattutto per il 2030.

Con questo nuovo metodo, i ricercatori sperano di poter fornire previsioni mirate e rapide per diverse località costiere. Per calcolare una previsione di questo tipo ci vuole poco meno di un secondo, una velocità centinaia di volte superiore a quella dei modelli climatici tradizionali.

Le sfide del modello AI

Lo studio sottolinea che il modello può essere addestrato in modo affidabile solo per le località costiere con dati di misurazione storici completi. Inoltre, le complesse interazioni, in particolare quelle tra maree e mareggiate, non sono state completamente catturate. Anche le influenze esterne, come le forti correnti provenienti dall'Atlantico, possono influenzare l'accuratezza delle previsioni e rappresentare una sfida per la modellazione.

Immagine di copertina: Colin Ward / Shutterstock

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