CAMAIORE
L’intelligenza artificiale può aiutare a prevedere le portate dei corsi d’acqua, persino a carattere torrentizio, i più difficili da gestire per la rapidità con cui sopraggiungono le piene. È questo il risultato raggiunto grazie a una collaborazione, sviluppatasi negli ultimi due anni, fra il Consorzio di Bonifica Toscana Nord e il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa. Le due realtà, il cui accordo è stato per ora applicato su tre corsi d’acqua, come il Freddana, Versilia e Carrione, oltre che al Lago di Massaciuccoli, hanno infatti creato un sistema applicando tecniche innovative basate sull’IA, con l’obiettivo di riuscire a migliorare i tempi di previsione delle piene, e arrivando a prevederle, per alcuni corsi d’acqua, con sei ore di anticipo.
"Grazie all’Intelligenza Artificiale possiamo calcolare i probabili scenari del flusso di alcuni corsi d’acqua sulla base dei dati di pioggia rilevati dall’interno sistema di pluviometri della zona, e non solo di quelli nei pressi del corso d’acqua stesso - spiega il presidente del Consorzio, Ismaele Ridolfi - Gestire le grandi banche dati territoriali è un grande passo in avanti nella difesa del suolo perché efficace anche su corsi d’acqua a carattere torrentizio caratterizzati da repentini cambi di portata".
La professoressa Monica Bini, responsabile per la parte scientifica del Dipartimento di Scienza della Terra spiega che "il sistema di intelligenza artificiale funziona anche nei casi di eventi intensi e concentrati, i più difficili da prevedere ma che sono sempre più frequenti a causa dell’aumento delle temperature".
"Abbiamo visto all’atto pratico che i modelli fisici utilizzati richiedono dati non sempre semplici da reperire ed una stima non corretta de dati input può portare a risultati distanti da quella che è la realtà. Ad esempio, nella realizzazione di un modello fisico applicato al fiume Versilia avevamo avuto problemi con la quantificazione dell’acqua di infiltrazione a causa del sistema carsico che caratterizza l’area. Questi problemi, come altri, sono stati largamente superati applicando modelli di Machine Learning che si basano solo su dati facilmente reperibili", spiega, inoltre, il dottor Marco Luppichini, che ha condotto in prima persona le analisi. Portando a risultati che porteranno Consorzio e Dipartimento a promettere e a rafforzare la collaborazione e l’accordo di ricerca anche per il futuro.