Satelliti e intelligenza artificiale per monitorare il sistema idrotermale dell’isola di Vulcano
Innovazione nella Sorveglianza dei Vulcani: Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale
ROMA (ITALPRESS) – Un nuovo studio sull’isola di Vulcano segna un passo avanti nel monitoraggio del sistema idrotermale, grazie all’applicazione dell’intelligenza artificiale e all’integrazione di dati satellitari con misurazioni terrestri. Questo approccio innovativo mira a migliorare l’osservazione delle dinamiche idrotermali, che includono acqua, vapore e gas presenti nel sottosuolo.
La ricerca, guidata dall’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) in collaborazione con il Dipartimento di Matematica e Informatica dell’Università degli Studi di Catania, rientra nel progetto SAFARI (An Artificial Intelligence-based StrAtegy For volcAno hazaRd monItoring from space). Il progetto è finanziato dal programma Pianeta Dinamico dell’INGV e i risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Remote Sensing Applications: Society and Environment.
Francesco Spina, ricercatore dell’INGV e autore principale dello studio, illustra l’approccio adottato: “Abbiamo analizzato i dati raccolti tra il 2016 e il 2024, combinando informazioni sulla temperatura e le condizioni ambientali derivate dai satelliti VIIRS e Sentinel-2 con le temperature delle fumarole registrate dalla rete di monitoraggio dell’INGV nell’area del Cratere La Fossa”.
Modelli Avanzati per la Classificazione delle Attività Idrotermali
La ricerca ha fatto uso di un modello di apprendimento semi-supervisionato, capace di distinguere con precisione le diverse condizioni di attività del sistema idrotermale. Le categorie analizzate sono state: background, crisi minore e unrest. Questa metodologia innovativa consente di adattarsi a scenari in cui i dati etichettati sono limitati, un problema frequente in situazioni di crisi poco comuni.
Gaetana Ganci, ricercatrice INGV e co-autrice dello studio, commenta: “L’uso di un modello semi-supervisionato basato su reti neurali generative (SGAN) ha superato la mancanza di dati etichettati, permettendo al modello di apprendere efficacemente sia da un numero limitato di dati etichettati sia da una grande mole di dati non etichettati”. Le reti neurali generative sono sistemi innovativi che identificano condizioni diverse anche con pochi esempi classificati, sfruttando le informazioni contenute nei dati non etichettati.
I risultati di questo studio dimostrano l’efficacia dell’intelligenza artificiale applicata ai dati satellitari nel supportare il monitoraggio vulcanico. La capacità di analizzare le variazioni di temperatura superficiale nel tempo offre nuove opportunità per rilevare cambiamenti legati all’attività del sistema idrotermale. Questo approccio apre la strada a sistemi di sorveglianza più sofisticati, fondamentali per la rilevazione precoce di segnali di instabilità.
Inoltre, l’integrazione di dati satellitari con tecnologie di intelligenza artificiale potrebbe portare a risultati significativi non solo per Vulcano, ma anche per altri vulcani attivi nel mondo. La sinergia tra osservazione satellitare e monitoraggio a terra può migliorare la nostra comprensione dei fenomeni vulcanici e favorire una corretta gestione dei rischi vulcanici.
È fondamentale continuare a investire nella ricerca interdisciplinare e nell’innovazione tecnologica per affrontare le sfide legate ai vulcani e garantire una maggiore sicurezza per le comunità vicine. Gli sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale, come quelli presentati in questo studio, rappresentano un passo significativo verso una sorveglianza vulcanica più efficace e reattiva.
Per ulteriori dettagli, è possibile consultare le pubblicazioni ufficiali dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia e della rivista scientifica Remote Sensing Applications: Society and Environment.
(ITALPRESS).
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