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Marras: «Intelligenza artificiale per prevedere i cambiamenti climatici»

Marras: «Intelligenza artificiale per prevedere i cambiamenti climatici»Il Climate Strike a New York – Afp

Stati uniti Intervista a Simone Marras, ingegnere aerospazionale tra i realizzatori del progetto CliMA: «Lo scopo è costruire un modello che rappresenti meglio i processi su piccola scala, come le coperture nuvolose, e che fornisca previsioni climatiche più accurate» 

Pubblicato circa 5 anni faEdizione del 22 settembre 2019

Simone Marras è un ingegnere aerospaziale con un curriculum vitae impressionante. Al momento lavora come assistant professor di ingegneria meccanica presso il New Jersey Institute of Technology ed è parte di un progetto che già dal nome spiega la propria area di competenza, CliMA.

Sul loro sito nelle prime righe di presentazione si legge: «Sappiamo che i cambiamenti climatici sono pronti a rimodellare il nostro mondo, ma mancano previsioni abbastanza chiare sul come».

E il progetto CliMA vuole mettere rimedio a questo problema globale: prevede di coniugare osservazioni della Terra e simulazioni ad alta risoluzione in un modello che rappresenti le caratteristiche importanti su piccola scala, come nuvole e turbolenze, in modo più affidabile rispetto ai modelli climatici esistenti.

Professor Marras potrebbe illustrare il progetto CliMA e spiegarne l’importanza?

CliMA sta per Climate Modeling Alliance ed è nato un anno fa con lo scopo di sviluppare un sistema di modellizzazione del clima terrestre di nuova generazione, progettato per utilizzare l’intelligenza artificiale e computer molto potenti con l’obiettivo di ridurre significativamente l’incertezza nelle previsioni climatiche. Si tratta del primo modello che, per raggiungere questo scopo, si affida all’intelligenza artificiale sfruttando una grande quantità di dati disponibili provenienti da decenni di ricerche atmosferiche.

Quali sono le professionalità che compongono il progetto CliMA?

CliMA è un consorzio di scienziati provenienti da diverse università e centri di ricerca, come Caltech, MIT, Naval Postgraduate School, Jet Propulsion Laboratory della Nasa, e con competenze che comprendono scienze atmosferiche, oceanografia, matematica, informatica e ingegneria.

A suo parere, qual è ancora la falla maggiore nella percezione diffusa riguardo al clima?

Alcuni si rapportano al cambiamento climatico come se fosse una questione di opinioni, quando invece è una questione di dati e fatti scientifici. È scientificamente indiscutibile che le temperature stiano aumentando e che siano gli umani i principali responsabili del riscaldamento globale a cui stiamo assistendo.

Ci sono segnali che gli Stati stiano andando verso quelle infrastrutture resilienti, adattamento delle catene di approvvigionamento, elaborazioni di politiche di mitigazione dei cambiamenti climatici di cui parlate?

È chiaro che, specialmente i governi locali, stiano prendendo sul serio la minaccia dei cambiamenti climatici, e si stiano adattando. New York City, ad esempio, sta pianificando una diga che del costo di circa un miliardo di dollari, analogamente a quanto stanno facendo altre città costiere, Miami per fare un altro esempio, che potrebbero essere interessate dall’innalzamento del livello del mare. Per quanto riguarda la mitigazione, la California ha in programma di azzerare le emissioni di carbonio entro pochi decenni, con molti paesi e molte città che stanno seguendo l’attuazione di politiche simili.

Parlate molto del pericolo derivante dall’incertezza. Negli ultimi modelli climatici ce n’è molta? Come si risolve?

Mentre tutti i modelli climatici concordano sul fatto che la Terra si stia riscaldando, di quanto sarà questo riscaldamento, invece, è incerto. Le incertezze derivano da processi su piccola scala, come le nuvole, che i modelli climatici non possono risolvere completamente. Il come e il quanto cambierà la copertura nuvolosa influiscono sul riscaldamento che otterremo. Ad esempio, una copertura ridotta a causa delle nuvole basse (che riflettono molta luce solare) amplifica il riscaldamento. I modelli non concordano sulla risposta delle nuvole, da cui le incertezze nelle previsioni. Il nostro scopo è quello di costruire un modello che rappresenti meglio tali processi su piccola scala e che fornisca previsioni climatiche più accurate.

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