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multi-hAzard monitoring and earLy wARning systeM

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L’intelligenza artificiale traccia un percorso sicuro tra cieli pericolosi

Un prototipo di sistema basato sull’intelligenza artificiale che fornisce informazioni precise sugli eventi naturali, quali temporali e nubi di cenere vulcanica, potrebbe aiutare gli aeromobili a schivare pericoli e disagi.

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Alcuni eventi naturali, tra cui temporali e nubi di cenere vulcanica, costituiscono gravi problemi di sicurezza per il settore dell’aviazione. i stima che il costo a carico dell’aviazione in Europa per i disagi dovuti alle tempeste ammontasse a 2,2 miliardi di euro nel 2019. Inoltre, gli aerosol e i gas derivanti da calamità naturali, come ad esempio, incendi boschivi e sabbia del deserto, possono gravemente ridurre la visibilità e danneggiare i motori. Persino la meteorologia spaziale, ossia il vento solare, può ripercuotersi negativamente sull’aviazione interrompendo le comunicazioni satellitari e aumentando l’esposizione alle radiazioni. «Il problema dell’aviazione non riguarda tanto la mancanza di informazioni relative a tali fenomeni, quanto la loro insufficiente granulosità», spiega Manuel Soler, coordinatore del progetto ALARM (multi-hAzard monitoring and earLy wARning systeM), dell’Università Carlos III di Madrid, in Spagna. «La gestione del traffico aereo, così come i piloti, hanno bisogno di maggiore precisione. Ad esempio, devono sapere quale altezza sta raggiungendo un pennacchio vulcanico o il gas SO2. La previsione di vaste zone in cui si verificherà la convezione, con attività temporalesca correlata, è relativamente semplice. Tuttavia, è difficile prevedere in modo esatto l’evoluzione del temporale stesso, in quale zona localizzata si manifesterà, ovvero, sopra a quale aeroporto e in quale momento specifico.»

Prevedere il futuro

Il progetto ALARM è stato finanziato nell’ambito dell’impresa comune SESAR, un partenariato pubblico-privato istituito per modernizzare il sistema europeo di gestione del traffico aereo. Il progetto intendeva indirizzare il settore dell’aviazione verso questo traguardo mediante la realizzazione di un prototipo di sistema di monitoraggio e allerta precoce per diversi pericoli. Per raggiungere questo obiettivo, sono stati raccolti dati quasi in tempo reale da sistemi a terra e satellitari. Questo tipo di informazioni granulari è successivamente stato elaborato e alimentato in modelli per individuare lo spostamento di particelle e gas derivanti da calamità naturali, nonché situazioni meteorologiche estreme. «Il primo passo consisteva nel fornire una specie di istantanea di ciò che stava accadendo», aggiunge Soler. «Pertanto, abbiamo combinato i dati dei satelliti in orbita terrestre bassa e geostazionari per riuscire a monitorare e distinguere le particelle presenti nell’atmosfera. Ciò ci ha permesso di migliorare la qualità delle informazioni relative alle eruzioni vulcaniche, alle tempeste di sabbia e agli incendi boschivi.» Il secondo passo ha riguardato lo sviluppo di modelli predittivi. Soler e il suo gruppo volevano essere in grado di fornire al settore dell’aviazione previsioni che anticipassero un evento nell’intervallo compreso tra un’ora e un giorno prima. Lo scopo era rendere utili i dati: la gestione del traffico aereo può usufruire di questi modelli predittivi per effettuare deviazioni in volo oppure riprogrammare del tutto i voli. Per riuscire in questo intento, hanno applicato l’intelligenza artificiale (IA) ai dati osservazionali e alle osservazioni storiche. Il prototipo di sistema basato sull’IA del progetto «apprendeva» dalle previsioni e dalle osservazioni meteorologiche passate a livello locale, allo scopo di prevedere meglio la probabile evoluzione di qualunque evento naturale. Ad esempio, il sistema potrebbe essere utilizzato per prevedere con precisione il comportamento di un forte temporale nei pressi di un aeroporto.

Punti caldi climatici

La realizzazione di un prototipo di servizio di monitoraggio in tempo reale, nonché di strumenti di previsione di temporali, eruzioni vulcaniche, nubi di polvere ed eventi di meteorologia spaziale, si è confermato un risultato di successo del progetto ALARM. Alcuni esempi illustrativi sono stati condotti presso una serie di aeroporti, tra cui Bruxelles e Milano Malpensa. Per di più, la piattaforma del sistema di allarme è liberamente disponibile e accessibile. Il progetto ha inoltre aperto nuovi orizzonti concentrandosi sui cambiamenti climatici indotti dall’aviazione. «Nel corso del progetto ALARM, abbiamo riconosciuto l’impatto ambientale come un pericolo aggiuntivo per l’aviazione», osserva Soler. «Alcuni studi dimostrano che le emissioni di CO2 e di altri gas dell’aviazione, quali Nox, vapore acqueo e scie di condensazione, sortiscono un effetto negativo sui cambiamenti climatici.» Sono state impiegate previsioni meteorologiche numeriche e funzioni relative ai cambiamenti climatici per l’individuazione e la previsione di potenziali punti caldi climatici da evitare. Ciò potrebbe favorire la riduzione degli impatti negativi dell’aviazione sull’ambiente. «Ci stiamo attualmente dedicando alla definizione di indicatori, come ad esempio, temperatura, umidità, pressione e copertura nuvolosa, che potrebbero aiutarci a prevedere meglio la comparsa di punti caldi climatici», afferma Soler. «La nostra idea è che la gestione del traffico aereo potrebbe avvalersi di questa tecnologia per individuare i punti caldi e limitare il traffico aereo in quella determinata zona, analogamente al divieto di circolazione delle auto durante periodi di inquinamento elevato imposto da alcune città.» Questa tecnologia sta ancora muovendo i primi passi; tuttavia, mette in luce le ambizioni del consorzio di ALARM tese a sfruttare il potere dell’IA per migliorare la gestione del traffico aereo.

Parole chiave

ALARM, IA, aviazione, temporali, vulcanico, climatico, piloti, satellite, SO2

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