I ricercatori della Tongji University in Cina stanno rivoluzionando il modo in cui l'umanità può prevedere e prevenire disastri futuri. Hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale (IA) in grado di individuare i punti di svolta che potrebbero innescare collassi ecologici, crisi finanziarie, pandemie e persino gravi interruzioni di corrente.
Questi punti di svolta rappresentano momenti critici in cui un piccolo cambiamento in un sistema può portare a un cambiamento irreversibile con conseguenze gravi e durature.
Sebbene la previsione dei disastri sia un campo irto di sfide e incertezze, la combinazione di statistiche, probabilità e analisi storica è stata la base di molti studi.
Cosa c'è dietro le previsioni
Tuttavia, i metodi tradizionali sono criticati per la loro semplicità, in quanto non riescono a cogliere la complessità insita nei sistemi globali. Per affrontare questa sfida, gli scienziati della Tongji University si sono rivolti all'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza delle loro previsioni.
Hanno addestrato algoritmi avanzati per identificare i momenti esatti in cui un sistema potrebbe subire un cambiamento irreversibile, noto come punto di svolta.
Un punto di svolta è un concetto matematico che descrive il momento in cui si verifica un cambiamento brusco e irreversibile in un sistema. Questo concetto, originariamente limitato alla matematica, è stato adottato da molti altri campi della conoscenza, come l'ecologia e l'economia, per la sua rilevanza nella comprensione dei cambiamenti sistemici.
Come l'intelligenza artificiale sta trasformando la previsione dei disastri
Prevedere i punti di svolta è notoriamente difficile, e individuare esattamente dove e quando questi eventi si verificheranno è una sfida ancora più grande. Per addestrare il loro modello di intelligenza artificiale, i ricercatori cinesi hanno utilizzato dati storici relativi a eventi già accaduti.
Uno degli esempi più significativi è stata la trasformazione delle foreste tropicali in savane in alcune regioni dell'Africa. Il team ha alimentato l'algoritmo con oltre 20 anni di dati satellitari provenienti da tre regioni dell'Africa centrale, dove questa transizione si è verificata all'improvviso.
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I dati includevano informazioni dettagliate sulle precipitazioni e sulla copertura forestale in due di queste regioni. Grazie a queste informazioni, l'intelligenza artificiale è stata in grado di prevedere con precisione cosa sarebbe successo nella terza regione, dimostrando la sua capacità di individuare modelli che portano a importanti cambiamenti ambientali.
I ricercatori ora si concentrano sulla comprensione migliore dei modelli rilevati dall'intelligenza artificiale, un processo spesso descritto come "decostruzione della scatola nera" dell'algoritmo. Questa comprensione è essenziale per applicare il modello ad altri sistemi complessi, come incendi boschivi, pandemie e crisi economiche.
Previsione e prevenzione: il potenziale e le sfide con e senza IA
L'obiettivo finale di questi studi è consentire alle società di prepararsi a cambiamenti critici prima che si verifichino o addirittura di impedirne il verificarsi.
"Se è possibile prevedere una transizione critica imminente, allora possiamo prepararci al cambiamento o forse persino evitarla, e quindi mitigare il danno", ha spiegato Gang Yan, professore di informatica alla Tongji University e autore principale dello studio. I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rinomata rivista Revisione fisica X e stanno già generando dibattiti nella comunità scientifica circa il potenziale di questa tecnologia nel prevenire disastri su scala globale.
Nonostante l'entusiasmo suscitato dai primi risultati, i ricercatori sono consapevoli delle sfide insite nell'uso delle previsioni per prevenire i disastri. Uno dei problemi principali è la reazione umana alle nostre stesse previsioni, che possono, paradossalmente, creare nuovi problemi.
Il professor Gang Yan illustra questo punto con un esempio tratto dal contesto del trasporto urbano: "Sebbene possa essere semplice identificare le strade congestionate, annunciare informazioni sulla congestione in tempo reale a tutti i conducenti può portare al caos".
Spiega che quando gli automobilisti ricevono informazioni sulla congestione, possono modificare i loro percorsi, il che potrebbe alleggerire il traffico in alcune zone ma contemporaneamente creare nuova congestione in altre. “Questa interazione dinamica rende la previsione particolarmente complessa”, ha concluso Yan.
Questo dilemma riflette la complessità della previsione e della gestione di sistemi dinamici e interdipendenti come il clima, le economie globali e le reti di trasporto. Sebbene l'intelligenza artificiale offra uno strumento potente per identificare modelli e prevedere il cambiamento, l'applicazione pratica di queste previsioni richiede una profonda comprensione delle interazioni umane e sociali.
Il futuro della prevenzione dei disastri con l'intelligenza artificiale
La ricerca condotta dall'Università di Tongji apre nuove possibilità per la prevenzione dei disastri, ma solleva anche interrogativi su come utilizzare al meglio e in modo efficace queste previsioni.
Con l'aumentare della sofisticatezza dell'intelligenza artificiale, la speranza è che possa non solo prevedere i disastri, ma anche contribuire a creare strategie di mitigazione che riducano al minimo gli impatti negativi prima che si verifichino. La chiave del successo sarà la capacità di bilanciare le previsioni tecnologiche con la comprensione delle complessità umane, garantendo che gli interventi basati sull'intelligenza artificiale portino realmente a risultati positivi per la società.
