Come stanno a dimostrare anche le cronache di queste ore, gli eventi meteorologici estremi sono sempre più frequenti ed improvvisi; così, la capacità di prevedere in anticipo l'evoluzione dei corsi d'acqua non è più soltanto un obbiettivo scientifico, ma una concreta necessità per la sicurezza delle comunità. È in questo scenario che il Consorzio di bonifica Toscana Nord ed il Dipartimento di Scienze della Terra dell'Università di Pisa hanno presentato a Massa Carrara i risultati del percorso avviato fin dal 2022 per applicare l'Intelligenza Artificiale alla previsione delle piene nei corsi d'acqua anche a carattere torrentizio. "Il modello predittivo - spiegano Monica Bini e Marco Luppichini dell'Università di Pisa - è basato sull'integrazione di dati storici, misurazioni in tempo reale ed algoritmi di "machine learning", capaci di anticipare l'insorgenza di piene improvvise, apprendendo dai comportamenti passati dei torrenti." L'evoluzione tecnologica del progetto è sfociata in questi anni nella realizzazione del portale CleverRiver, una piattaforma digitale dedicata a raccolta, elaborazione e visualizzazione dei dati idrologici; ne è nato anche uno spin off, a cura dell'Università di Pisa, interamente focalizzato sullo sviluppo e sull'applicazione del sistema. "CleverRiver" ha già dimostrato la propria efficacia, riuscendo a prevedere tutti gli eventi significativi, che si sono verificati nel periodo di sperimentazione con un livello di precisione crescente man mano che aumentano le informazioni disponibili. "Disporre di previsioni affidabili con diverse ore di anticipo rappresenta un elemento determinante per programmare interventi tempestivi sui corsi d'acqua di competenza e soprattutto per gestire in modo ottimale gli impianti idrovori, che regolano i livelli idraulici e proteggono i territori" precisa Massimo Gargano, Direttore Generale dell'Associazione Nazionale dei Consorzi di Gestione e Tutela del Territorio e delle Acque Irrigue (ANBI). "La partecipazione attiva dei Comuni, che potranno mettere a disposizione i propri sistemi di rilevazione ed eventualmente integrarli con nuove strumentazioni – conclude Francesco Vincenzi, Presidente di ANBI - rappresenta un elemento decisivo per rendere l'algoritmo ancora più efficace, capace di operare su scale territoriali sempre più piccole e di migliorare ulteriormente la capacità di gestire le situazioni a rischio, rendendolo uno strumento concreto a supporto delle amministrazioni locali, determinante per migliorare la resilienza di territori e comunità."
PROGETTI ANBI
