«Con l'IA riusciamo a proteggere 
l’Artico e il Nord Europa dalle polveri sottili»

Anche l’Artico e il Nord Europa rischiano di soffocare dalle polveri sottili. Oggi, grazie all’IA, e a uno studio del Cnr-Iia in collaborazione con un team del Joint Research Centre della Ue è possibile fare la previsione della concentrazione di PM10 in quelle aree. «In realtà i cosiddetti Large Language Models si basano su modelli di reti neurali molto adatti a fare previsioni a partire da serie temporali di dati. È chiaro quindi che questi modelli possono essere applicati non solo al linguaggio, ma soprattutto in ambito scientifico, come per le previsioni ambientali. Nel caso del dato specifico sullo smog, riusciamo ad ottenere risultati migliori dei classici modelli di Copernicus» spiega Antonello Pasini, ricercatore del Cnr e fra gli autori dello studio.

Il Circolo Polare Artico è una delle zone del mondo che più di ogni altra risente degli impatti delle nostre azioni. Si tratta di polveri sottili prodotti dal Sud del mondo più industrializzato, che arrivano da Europa, Russia e Nord America e che raggiungono il circolo polare Artico. Fra l’altro ne arriveranno sempre di più perché la fusione dei ghiacci in Artico apre a nuove rotte commerciali per le navi e sappiamo che queste inquinano. Mentre il riscaldamento globale e il cambiamento climatico favoriscono l’estensione di incendi anche ad alte latitudini. In questo caso si tratta di polveri sottili di origine naturale ma pur sempre Pm10. E allora dato che le emissioni aumenteranno, ci sarà sempre più bisogno di fare un monitoraggio e una previsione accurata delle emissioni.

Per due motivi: il primo è climatico. Perché le polveri si depositano sul ghiaccio, lo rendono più scuro, favorendone una sua fusione più rapida. Spesso si pensa che la fusione accelerata dei ghiacci sia creata dal riscaldamento globale e quindi dall’aumento della temperatura. Ma nella fusione dei ghiacciai vanno considerati anche i vari inquinanti che vengono prodotti soprattutto a latitudini più basse e poi trasportati lassù dalla circolazione atmosferica. Poi c’è un secondo motivo che è più sanitario: noi lo sappiamo benissimo in Italia, con quello che avviene nella pianura padana, lo smog fa molto male alla salute. Quindi anche al Polo Nord le popolazioni locali possono subire gli effetti nocivi delle polveri sottili in caso di picchi prolungati di Pm10. E poi è importante tutelare anche l’ambiente.

Ci sono già delle stazioni di monitoraggio ma il primo obiettivo del progetto europeo “Arctic Passion”, con ricercatori dell’Istituto sull’inquinamento atmosferico del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Iia) di Montelibretti (Roma) e JRC è quello di rendere più densa la rete di monitoraggio. Fino ad ora lo si faceva ma in modo meno organizzato, con pochi centri di rilevazione sul territorio e utilizzando i dati Copernicus. Con i nuovi dati ottenuti attraverso l’IA i nostri risultati si sono rivelati sempre sensibilmente migliori di quelli dei classici modelli utilizzati finora, anche nella valutazione di picchi di concentrazione particolarmente estremi.

Con questo studio diamo uno strumento di adattamento e di difesa. Ma è chiaro che bisogna fare qualcosa per non far aumentare le polveri sottili ma possibilmente diminuirle nel tempo. In questo caso si tratta non più di adattamento ma di mitigazione si tratta cioè di ridurre il più possibile il gas serra e le polveri sottili per la salute del pianeta e della popolazione che lo abita. L’adattamento ha un limite: se il cambiamento climatico va avanti arriveremo a scenari in cui sarà difficile difendersi e quindi dobbiamo assolutamente mitigare, ridurre cioè le nostre emissioni di gas e di polveri.

Sì, lo è. Perché i risultati migliori li otteniamo utilizzando la l’IA in modo sinergico rispetto ai classici modelli dinamici, e non in maniera alternativa. In questa situazione di probabili maggiori emissioni future, un’attività di previsione accurata è essenziale per tutelare l’ambiente e le popolazioni dell’Artico europeo. Vorrei sottolineare però che questi modelli di intelligenza artificiale non sono in grado di sostituire modelli costruiti dalla conoscenza umana con le equazioni. Ma per noi è importante usarli in sinergia perché con quelli possiamo fare molto di più per ottenere ad esempio scenari climatici locali e quindi molto precisi a livello di singole città e questo è importantissimo perché gli impatti climatici si vedono molto localmente.