L'IA in aiuto dell'Artico con previsioni sulle polveri sottili
Il modello messo a punto appartiene alla stessa famiglia di quello alla base di Chat-Gpt
L'Intelligenza Artificiale può aiutare a proteggere meglio l'Artico e tutto il Nord Europa, fornendo previsioni più accurate sulle concentrazioni di polveri sottili nell'aria, il cosiddetto PM10. Ricercatori dell'Istituto sull'Inquinamento atmosferico del Consiglio Nazionale delle Ricerche di Montelibretti, vicino Roma, e del Joint Research Centre della Commissione Europea che si trova a Ispra, in provincia di Varese, hanno messo a punto un nuovo modello di IA appartenente alla famiglia dei cosiddetti 'modelli linguistici di grandi dimensioni' (Llm), la stessa alla base di Chat-Gpt e simili, in grado di prevedere la concentrazione di PM10 in queste aree. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista npj Clean Air. L'Artico è una delle zone del mondo che più di ogni altra risente degli impatti delle attività umane. Oltre allo scioglimento accelerato dei ghiacci, raccoglie anche molti inquinanti prodotti a latitudini più basse e trasportati fin lì dalla circolazione atmosferica. Le polveri sottili contribuiscono a rendere il ghiaccio più scuro, favorendone una sua fusione più rapida, ma possono creare anche problemi sanitari in caso di picchi elevati nelle concentrazioni. "Il modello - dice Alice Cuzzucoli del Cnr-Iia, prima autrice della ricerca - ha considerato dati di misure di PM10 nel recente passato, previsioni dal sistema Copernicus (il programma europeo di Osservazione della Terra gestito da Commissione Europea e Agenzia Spaziale Europea), dati meteorologici e informazioni geografiche sulle varie stazioni, per prevedere la concentrazione di PM10 a distanza di 48 ore nel futuro. Confrontando le previsioni del modello con quanto poi accaduto realmente - evidenzia Cuzzucoli - 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".
(K.Lee--TAG)