The Chain Project, l’Intelligenza artificiale entra nel bollettino neve e valanghe
Presentato questa mattina, nell'ambito di tre giorni di formazione di enti locali e Commissioni valanghe, il progetto di Fondazione Montagna Sicura insieme a all'Istituto Slf di Davos
L’intelligenza artificiale per affinare le previsioni del pericolo valanghe, leggere meglio una montagna in rapida evoluzione e supportare le decisioni dei tecnici. È l’obiettivo di The Chain Project, presentato questa mattina nell’ambito di tre giornate di formazione rivolte agli enti locali e alle Commissioni locali valanghe.
Il progetto coinvolge Fondazione Montagna Sicura, l’Istituto per lo studio della neve e delle valanghe Slf di Davos, il Centro funzionale e pianificazione della Regione e il Dipartimento ambiente e territorio della Regione autonoma Valle d’Aosta, beneficiario dell’iniziativa.
In un momento in cui l’intelligenza artificiale è spesso guardata con diffidenza, The Chain Project punta a valorizzarne le potenzialità in un ambito particolarmente delicato come la prevenzione del rischio valanghe.
«Un utilizzo concreto, valorizzando le competenze locali, cercando di specializzarle ancora di più, senza togliere lavoro a nessuno», spiega Jean Pierre Fosson, segretario generale di Fondazione Montagna Sicura. «È un miglioramento di un processo che va a valorizzare un’équipe di tecnici che sono imprescindibili».
Cambiamenti climatici e difficoltà a leggere la montagna
«I cambiamenti non sono il futuro, i cambiamenti sono già qui», avverte Fosson. Da qui l’esigenza di mettere a disposizione dei tecnici strumenti in grado di interpretare meglio le trasformazioni in atto e supportare i previsori nella redazione del bollettino neve e valanghe.
Il bollettino fornisce una stima del grado di pericolo per chi frequenta la montagna, in particolare per gli appassionati di sci e di attività fuoripista. La sua elaborazione richiede l’analisi delle condizioni del manto nevoso e delle previsioni meteorologiche, per individuare i possibili scenari di instabilità. Un lavoro diventato più complesso con l’evoluzione del clima.
«Le previsioni sono sempre più complesse perché il clima cambia, la montagna cambia in modo molto veloce, le condizioni sono meno familiari e si aprono nuovi scenari», osserva Betty Sovilla, coordinatrice scientifica dell’Istituto Slf di Davos.
«Adesso abbiamo più dati e informazioni di quanti una persona ne possa processare. Abbiamo quindi provato a capire le possibilità dell’applicazione dell’intelligenza artificiale nella stesura del bollettino».
Il progetto sperimenta algoritmi di intelligenza artificiale a supporto della previsione del pericolo valanghe, con l’obiettivo di valutare la stabilità della neve, individuare le diverse problematiche valanghive e sviluppare scenari di pericolo e rischio in tempo reale. Tra gli aspetti considerati rientrano anche la possibile evoluzione delle condizioni sui pendii innevati e la probabilità che un evento valanghivo raggiunga infrastrutture.
Intelligenza artificiale e umana, competenze complementari
«The Chain Project è un progetto di ricerca con risultati concreti, che consente di trasferire competenze e internalizzare modelli e software», spiega Alessandro Benati, responsabile dell’area progetti di ricerca di Fondazione Montagna Sicura.
L’ingegnera Eloïse Bovet sottolinea come l’intelligenza artificiale, applicata al contesto regionale, possa offrire «un supporto operativo nell’elaborazione dei bollettini; un’oggettivazione delle valutazioni nell’interpretazione di scenari complessi e in evoluzione nel contesto del cambiamento climatico, mantenendo al tempo stesso la centralità del previsore e la sua professionalità».
L’analisi del manto nevoso si basa anche su Snowpack, un modello fisico che simula l’evoluzione della neve. Il sistema prende in considerazione 50 punti del territorio, distribuiti in zone e a quote differenti, e permette di confrontare le condizioni attuali con quelle delle stagioni passate, spiega Federico Rondano.
I dati storici, tuttavia, non sono sufficienti da soli a prevedere ciò che accadrà in una montagna che cambia rapidamente. «Quei dati, usati insieme a modelli numerici e modelli fisici, che non cambieranno in futuro perché la fisica dei processi rimarrà la stessa, possono aiutare», sottolinea Sovilla.
L’obiettivo è dunque integrare informazioni, simulazioni e strumenti di intelligenza artificiale per fornire ai previsori elementi di valutazione più oggettivi, lasciando loro la responsabilità dell’interpretazione e della decisione finale.
Dalle simulazioni alla piattaforma Vog
Uno dei risultati più significativi raggiunti finora è l’acquisizione, da parte dei tecnici di Fondazione Montagna Sicura, delle competenze necessarie per gestire in autonomia l’intero processo.
Nel tempo sarà possibile estendere le analisi a un numero maggiore di punti del territorio, individuati in base alle specifiche esigenze di monitoraggio e previsione, e ricostruire retrospettivamente le condizioni del manto nevoso.
I dati vengono messi a disposizione di tecnici e cittadini attraverso la piattaforma WebGis Valle d’Aosta Outdoor GIS (Vog). Le informazioni sono destinate a supportare il lavoro dei previsori, la redazione del bollettino neve e valanghe e del bollettino di criticità valanghe, oltre alle attività di valutazione e gestione del pericolo da parte delle Commissioni locali valanghe.
Cronoprogramma e budget
The Chain Project è finanziato nell’ambito del Programma regionale Fesr Valle d’Aosta 2021-2027. Avviato nel febbraio 2024, con una durata inizialmente prevista di due anni, è stato prorogato fino al 31 agosto 2028.Il budget complessivo ammonta a 598 mila euro.
(erika david)
