L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando le previsioni di inondazioni, migliorando l’accuratezza e riducendo i costi rispetto ai modelli meteorologici tradizionali. Sistemi come GraphCast, sostenuto da Google, sono in grado di analizzare rapidamente enormi quantità di dati storici e attuali, fornendo previsioni più precise in tempi brevi. Queste soluzioni tecnologiche avanzate riescono a individuare i patter delle condizioni meteo, offrendo avvisi di allerta che possono aiutare le comunità a prepararsi per eventi alluvionali imminenti, soprattutto in contesti vulnerabili e ad alto rischio.

Nonostante i progressi, i modelli di IA dipendono strettamente dalla qualità e quantità dei dati disponibili. In molte aree, specialmente quelle con scarsa infrastruttura di raccolta dati, le previsioni rischiano di essere meno affidabili. Questo problema si aggrava nelle regioni soggette a eventi estremi sempre più frequenti e intensi a causa del cambiamento climatico. Un altro elemento cruciale è la comunicazione efficace delle previsioni: anche la migliore analisi risulta inutile se le informazioni non vengono trasmesse in modo tempestivo e comprensibile alle comunità colpite.

In conclusione, mentre l’IA può certamente rafforzare la capacità di allerta contro le inondazioni, non può eliminare il rischio di disastri. Sono necessari investimenti in infrastrutture resilienti e un approccio integrato che includa sia previsioni precise sia interventi strutturali. Inoltre, per ridurre realmente l’incidenza di eventi climatici estremi, a fondamentale affrontare le cause alla radice del cambiamento climatico, come la riduzione delle emissioni di carbonio. Se siete curiosi di approfondire il tema potete consultare qui l’articolo completo.

Fonte: Eco-Business