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AI, è competizione mondiale sulla previsione dei terremoti

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L'intelligenza artificiale mira a prevedere i terremoti (fonte: Pixabay)
© ANSA

Aprire la strada alla previsione dei terremoti grazie all'intelligenza artificiale: è questo l'obiettivo della grande competizione scientifica mondiale che ha visto scendere in campo oltre 5.400 esperti di apprendimento automatico (machine learning) per sfidarsi a colpi di algoritmi e conquistare il 'Sacro Graal' della geologia. I risultati sono pubblicati sulla rivista dell'Accademia americana delle scienze (Pnas).

La gara è stata lanciata un anno fa per attirare l'attenzione degli esperti di intelligenza artificiale con esperienza nei settori più disparati, in modo da indurli a misurarsi nel campo della geologia e dei terremoti. La sfida si è svolta su Kaggle, la piattaforma online per competizioni di modelli predittivi e analitici fondata nel 2010 e acquistata nel 2017 da Google. L'obiettivo per i partecipanti era verificare se attraverso il machine learning fosse possibile estrapolare dai dati sismici dei segnali 'spia' utili per prevedere la tempistica di terremoti artificiali ricreati in laboratorio.

All'appello hanno risposto più di 4.500 team, per un totale di oltre 5.400 esperti (il più alto numero di ricercatori che abbia mai lavorato simultaneamente sullo stesso set di dati geofisici), probabilmente attratti anche dal montepremi di 50.000 dollari messo in palio per le prime cinque squadre classificate. Come risultato, sono stati creati e condivisi oltre 400 programmi informatici. La squadra vincente, chiamata 'The Zoo', è composta da otto membri provenienti da Europa e Stati Uniti, con esperienza nel campo della matematica, dell'informatica e dell'ingegneria elettrica e impegnati nei settori più disparati, dalle assicurazioni agli hotel, dall'energia alla finanza.

La sfida "pare aver dato risultati promettenti nel prevedere 'terremoti' artificiali su piccoli campioni di roccia", commenta Carlo Doglioni, presidente dell'Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (Ingv). "Passare però da cilindri di roccia di alcuni centimetri e relativamente omogenei, compressi in laboratorio, alla complessità delle strutture geologiche naturali può non essere immediatamente realistico. Tuttavia, il machine learning è una frontiera tutta da esplorare che certamente ci darà risultati sorprendenti e incredibilmente utili. Anche in Italia, all'Ingv, stiamo cercando di applicare questa tecnica innovativa. Il machine learning può essere usato anche per l'analisi della storia sismica raccolta nei cataloghi e quindi avere un'efficacia non ancora sperimentata, ma quanto mai potente".

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