{"id":364302,"date":"2024-11-15T15:30:03","date_gmt":"2024-11-15T14:30:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.intoscana.it\/it\/?p=364302"},"modified":"2024-11-15T15:31:48","modified_gmt":"2024-11-15T14:31:48","slug":"intelligenza-artificiale-prevedere-alluvioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.intoscana.it\/it\/intelligenza-artificiale-prevedere-alluvioni\/","title":{"rendered":"Dalla Toscana arriva l’intelligenza artificiale per prevedere le alluvioni fino a sei ore prima"},"content":{"rendered":"

Prevedere fino a sei ore di anticipo<\/strong> le alluvioni provocate da fiumi minori e torrenti,<\/strong> corsi d\u2019acqua che sono ad oggi i pi\u00f9 difficili da gestire e monitorare e spesso responsabili di esondazioni improvvise, come quelle avvenute negli ultimi anni in Toscana.<\/p>\n

I corsi d’acqua minori a rischio alluvioni impreviste<\/h3>\n

\u00c8 questo l’obiettivo dei nuovi nuovi modelli previsionali basati sull\u2019intelligenza artificiale sviluppati da uno studio dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa e del Consorzio di Bonifica Toscana Nord,<\/mark> che \u00e8 stato pubblicato sulla rivista Scientific Reports.<\/p>\n

\u201cLe forti precipitazioni concentrate in breve tempo e su aree ristrette rendono difficile la gestione dei corsi d\u2019acqua minori, dove la rapidit\u00e0 di deflusso delle acque piovane <\/em>aumenta il rischio di piene improvvise, basti pensare agli eventi alluvionali avvenuti nel novembre 2023 nella provincia di Prato<\/em><\/mark> dove sono esondati i torrenti Furba e Bagnolo e, pi\u00f9 recentemente, a quelli che hanno colpito la Valdera e la provincia di Livorno”<\/em> spiega Monica Bini, professoressa del Dipartimento di Scienze della Terra dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa<\/strong> che ha coordinato la ricerca, a cui ha partecipato anche Giada Vailati, studentessa del corso di laurea magistrale in Scienze Ambientali, e l’ingegnere del Consorzio di Bonifica Lorenzo Fontana.<\/p>\n

Verso lo sviluppo di software per le previsioni<\/h3>\n

I modelli predittivi che si basano sull’IA sono stati addestrati a partire dalla banca dati pluviometrica e idrometrica<\/strong> fornita del Servizio Idrologico Regionale della Toscana. Il passo successivo sar\u00e0 quindi di sviluppare software semplici e facili da usare per anticipare le criticit\u00e0 dei corsi d\u2019acqua <\/mark>e di mitigare i danni.<\/p>\n

\u201cL\u2019intelligenza artificiale si \u00e8 rivelata uno strumento prezioso per dare preallerta in piccoli bacini anche con sei ore di anticipo, ma resta fondamentale che le decisioni operative siano sempre supervisionate da esperti\u201d<\/em> ha aggiunto il dottor Marco Luppichini,<\/strong> primo autore dell\u2019articolo e assegnista di ricerca del Dipartimento di Scienze della Terra dell\u2019Ateneo pisano.<\/p>\n

La collaborazione tra l’Universit\u00e0 di Pisa e il Consorzio di Bonifica Toscana Nord proseguir\u00e0 nei prossimi mesi e estender\u00e0 gli studi ad altri corsi d’acqua.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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