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Home Intelligenza Artificiale

Clima, l’IA può stimare il rischio alluvioni: i dettagli

Federico Liberi by Federico Liberi
24 Marzo 2026
in Intelligenza Artificiale
IA e rischio alluvioni

IA e rischio alluvioni | Pixabay @Ricard_Ferre_Jornet - alanews

Clima, l’IA di Google analizza milioni di dati storici e previsioni meteo per anticipare le alluvioni lampo, supportando prevenzione e resilienza urbana

In un contesto globale sempre più segnato dall’aumento di eventi climatici estremi, la sfida della previsione tempestiva delle alluvioni lampo si fa cruciale per la sicurezza delle popolazioni urbane. Ogni anno, infatti, queste rapide inondazioni causano oltre 5.000 vittime nel mondo, rappresentando l’85% dei decessi legati alle inondazioni, ma la loro natura imprevedibile rende complessa l’adozione di misure preventive efficaci.

Clima: l’IA di Google contro il rischio alluvioni

Per fronteggiare questo fenomeno, Google ha sviluppato Groundsource, un sistema innovativo fondato sul modello avanzato di intelligenza artificiale Gemini. Questo sistema analizza decenni di comunicati ufficiali e articoli giornalistici multilingua, creando un vastissimo archivio storico di oltre 2,6 milioni di eventi alluvionali distribuiti in più di 150 paesi. Gemini estrae dagli articoli le informazioni relative a ogni singolo evento, ne valuta la gravità e associa coordinate geografiche precise tramite le API di Google Maps.

Questa mole di dati ha permesso di addestrare un modello predittivo in grado di stimare il rischio di alluvione entro le successive 24 ore dall’evento meteorologico, combinando dati storici con previsioni meteorologiche in tempo reale. I risultati sono accessibili sulla piattaforma pubblica Flood Hub di Google, sebbene il sistema attualmente copra aree di circa 20 chilometri quadrati e non integri dati radar locali, risultando meno preciso rispetto ai sistemi del National Weather Service statunitense.

Juliet Rothenberg, responsabile del team Resilience di Google, ha evidenziato che questa tecnologia potrà essere estesa anche alla previsione di altri eventi estremi come ondate di calore e frane.

L’Italia e le assicurazioni per i danni climatici

Il tema dell’adattamento agli eventi climatici estremi è particolarmente sentito in Italia, paese che ha subito un terzo dei danni europei da eventi estremi dal 1980. Nel 2023, secondo i dati presentati dall’Associazione nazionale fra le imprese assicuratrici (Ania), i danni assicurati generati dal cambiamento climatico hanno raggiunto un nuovo record di oltre 6 miliardi di euro, con 5,5 miliardi imputabili a eventi atmosferici e 800 milioni da alluvioni in Emilia-Romagna e Toscana.

Nonostante l’elevato rischio idrogeologico, solo il 6% delle abitazioni e il 4% delle piccole imprese italiane sono coperti da polizze assicurative contro questi eventi. L’Italia si prepara a migliorare questa situazione con l’attuazione entro il 2026 dell’obbligo assicurativo per le imprese contro i rischi catastrofali, previsto dall’ultima legge finanziaria. Tale misura, insieme a un sistema di mutualizzazione tra compagnie assicurative, punta a ridurre i costi e a stimolare una copertura più ampia, fondamentale per la resilienza economica del tessuto produttivo nazionale.

L’impatto economico globale del cambiamento climatico

A livello europeo, le perdite economiche causate da disastri climatici estremi, come alluvioni e ondate di calore, sono state stimate in 650 miliardi di euro tra il 1980 e il 2022. L’Italia si posiziona al terzo posto per danni subiti dopo Germania e Francia. La frequenza e la gravità di questi eventi sono destinate ad aumentare con il riscaldamento globale, attualmente stimato a +1,15 °C rispetto all’epoca pre-industriale.

Strategie di mitigazione come la costruzione di dighe costiere, aree di laminazione e adattamenti edilizi stanno emergendo come strumenti chiave per limitare i danni futuri, ma la combinazione di tecnologia, assicurazioni e politiche pubbliche sarà determinante per affrontare le sfide poste dal clima in rapido cambiamento.

Tags: ClimaIntelligenza artificiale

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