Machine Learning e previsione del rischio ambientale

Il Machine Learning può essere un gran alleato nella previsione del rischio ambientale e nella salvaguardia dell’ambiente e delle persone. Grazie a dati accurati, infatti, i modelli predittivi che imparano nel tempo riescono a valutare i rischi ambientali presenti in un determinato territorio.

Un evento ambientale catastrofico, infatti, modifica il territorio e tutto il suo ecosistema, da quello faunistico a quello urbano, comportando un cambiamento e un adattamento della società nel suo insieme.

I dati del cambiamento climatico

Nel 2022 sono stati registrati più di 400 eventi di catastrofi naturali che hanno causato oltre 31 mila vittime, circa 40 milioni di sfollati e perdite economiche globali che hanno superato i 300 miliardi di dollari. I dati parlano chiaro, negli ultimi 20 anni il 90% dei disastri avvenuti sulla Terra è stato causato da eventi meteorologici estremi, come inondazioni, tempeste e ondate di calore*. Le sfide che l’uomo sta già vivendo e quelle che dovrà affrontare a causa del cambiamento climatico sono notevoli e sempre più intense, per questo risulta fondamentale tutelare la vita delle persone e cercare di anticipare quanto più possibile il verificarsi di eventi ambientali pericolosi. Il Machine Learning può supportare le attività di previsione del rischio ambientale.

Modelli predittivi che imparano nel tempo

Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale e può essere di supporto a scienziati e tecnici specializzati per studiare in maniera approfondita gli eventi ambientali e avere un margine sempre più accurato di previsione del rischio. Grazie all’enorme quantità di informazioni che il Machine Learning può elaborare, infatti, raccogliere dati specifici riguardo un territorio – ad esempio gli eventi meteorologici, la vegetazione presente, la presenza umana e così via – permette di costruire delle matrici di dati che riescono a produrre una stima del verificarsi di un determinato evento. Mantenendo i dati costantemente aggiornati, gli algoritmi alla base del Machine Learning sono in grado di imparare in modo efficace ed essere quindi sempre più rappresentativi della realtà.

Sevara per la valutazione del rischio ambientale

La risposta del gruppo Omninext è Sevara: il Servizio di Valutazione del Rischio Ambientale che sfrutta l’applicazione di algoritmi di machine learning per valutare i rischi presenti in un determinato territorio. Per saperne di più: https://sevara.io/it 

*Fonti: Report Aon | 2023 Weather, climate and catastrophe insight; Christian Aid | Counting the cost 2022; World Economic Forum | Global Risks Report 2020