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L’intelligenza artificiale può aiutarci a prevedere i terremoti?

Predire per tempo l’avvento di disastri naturali come i terremoti può portare alla salvezza di vite umane e risorse. Potranno le nuove Intelligenze Artificiali aiutarci a scoprire nuovi indizi derivanti dalla lettura di dati geofisici raccolti negli anni?

Da sempre l’umanità si è prodigata nella comprensione dei fenomeni naturali al fine di conoscerli, capirli e, in caso di pericolo, contrastarli. I terremoti tuttavia, sono sempre sfuggiti al controllo dell’uomo. Mentre sulla previsione dei fenomeni atmosferici negli anni sono stati fatti passi da gigante, in tema sismico ancora non sono stati raggiunti risultati soddisfacenti. Il rapido sviluppo dell’Intelligenza Artificiale anche nel settore delle costruzioni potrebbe però cambiare completamente questo scenario, trovando collegamenti che ancora sfuggono all’uomo.

Le difficoltà nella previsione dei terremoti

I terremoti, in maniera semplice e sintetica, possono essere intesi come movimenti della superficie terrestre causati dall’energia liberata dalla rottura di una faglia. I fenomeni fisici che avvengono in occorrenza di questi eventi sono molto complessi e solo ultimamente, all’incirca negli ultimi tre secoli, si è cominciato a capirne in modo migliore il funzionamento. Nell’antichità, infatti, si credeva che l’evento sismico fosse collegato alla volontà di entità mistiche o sovrannaturali, adirate con l’uomo per il proprio comportamento terreno. Soltanto dal XX secolo ci si è dotati di strumenti e modalità adeguate alla misurazione e alla catalogazione dei vari eventi sismici accaduti in tutto il mondo.

L'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere i terremoti?
Miniatura sul sesto sigillo dell’Apocalisse di Giovanni. PH: festivaldelmedioevo.it

La scala Richter, introdotta nel 1935, ha permesso di stabilire la potenza dei terremoti e di classificarli in base alla loro magnitudo. Ne consegue che soltanto i dati degli eventi raccolti nell’ultimo secolo possono essere ritenuti scientificamente accurati per poter effettuare una qualsiasi analisi probabilistica. Ma tali dati sono attualmente insufficienti per produrre risultati abbastanza robusti. Tenuto conto di queste problematiche, le ricerche che si occupano della predizione dei terremoti assumono due approcci principali: probabilistico e deterministico.

L’approccio probabilistico

L’approccio probabilistico è quello utilizzato per la classificazione sismica del territorio italiano ed è anche alla base delle attuali Norme Tecniche per le Costruzioni del 2018. L’approccio è correlato anche da considerazioni empiriche, si parla infatti propriamente di analisi semiprobabilistica agli stati limite. In pratica si effettuano delle stime sulla probabilità che un evento accada in una finestra temporale, stimando un tempo di ritorno calcolabile dalla sua frequenza di accadimento.

Nel caso dei terremoti, la potenza e la zona di interesse, sono i fattori che maggiormente influenzano la probabilità di accadimento dell’evento. Tuttavia, alla luce dei pochi dati storici in nostro possesso, questo approccio si sposa meglio con la definizione di eventi straordinari utili per la progettazione o l’adozione di azioni utili alla mitigazione del rischio. Mentre, in termini di quanto sia probabile un terremoto in una data zona, non sempre si ha un valore scientificamente corretto.

L’approccio deterministico

L’approccio deterministico si basa sul riconoscere e registrare qualcosa di caratteristico, chiamato segnale precursore, un certo tempo prima di un terremoto. Nel 2011 l’International Commission on Earthquake Forecasting for Civil Protection (ICEF) ha revisionato lo stato dell’arte in materia di predizione dei terremoti individuando quattro principali segnali precursori:

  • Comportamento anomalo di animali;
  • Cambiamenti nel rapporto tra velocità delle onde P e velocità delle onde S;
  • Aumenti significativi di emissioni di Radon;
  • Variazioni di segnali elettromagnetici;

Tuttavia, fino ad ora, nessuno di questi precursori ha dimostrato una buona affidabilità, ovvero un buon rapporto tra eventi realmente avvenuti prima di un sisma rispetto ai falsi allarmi.

Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella previsione dei terremoti

La rapida diffusione e l’interesse conseguiti dalle Intelligenze Artificiali negli ultimi anni ha dato nuova linfa alle ricerche che si occupano della previsione dei terremoti. Le potenzialità delle nuove tecnologie permetto oggi di trattare grandi database e sono in grado di trovare legami che possono sfuggire all’intuito umano. In particolar modo, le tecniche di Machine Learning sono le più utilizzate in questo ambito, nel cercare di migliorare l’affidabilità delle intuizioni fornite dall’analisi dei precursori. L’uso dell’Intelligenza Artificiale per la previsione dei terremoti può aprire le porte ad una branca del settore ancora inesplorata. Tuttavia, la strada per poter raggiungere un adeguato livello di accettabilità è ancora lunga. Come afferma Men-Andrin Meier, un sismologo ricercatore della Caltech University, “La miglior predizione è quella di ritenere i terremoti intrinsecamente imprevedibili”.

L'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere i terremoti?
E’ possibile prevedere i terremoti con l’Intelligenza Artificiale?

Il tema della predizione dei terremoti ha affascinato da sempre molti scienziati, ma solo negli ultimi anni ha assunto carattere scientifico e metodico. Nonostante ciò, pur avendo effettuato molti passi in avanti, la necessaria affidabilità e accuratezza sono ancora lontani dall’essere raggiunti. Bisogna, infine, tener presente anche altri aspetti, come i comportamenti sociali. Sarà possibile evacuare una città di quasi 3 milioni di abitanti come Roma, in maniera ordinata? Quanto preavviso sarà necessario? E se la predizione non risultasse vera, quante volte i cittadini sarebbero disposti a credere alle disposizioni date?

Per ottenere benefici effettivi, pertanto, è necessario tenere a mente il quadro completo e usare gli eventuali risultati derivati dal progresso scientifico e tecnologico in maniera saggia, tenendo conto di tutti gli aspetti.

di Luca Rampini

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