Le nuove applicazioni possono perfezionare i sistemi oggi in uso nel Sud-Est asiatico nelle varie fasi della gestione dei disastri naturali, a partire dalle strategie di mitigazione
Di Emanuele Ballestracci
60.000 morti, 150.000 feriti e altrettanti sfollati all’anno. Non si tratta delle atrocità dovute a conflitti internazionali, guerre civili o attacchi terroristici ma delle conseguenze di ricorrenti fenomeni la cui forza distruttrice viene troppo spesso sottovalutata: i disastri naturali. Tra il 1998 e il 2017 i disastri climatici e geofisici hanno causato la morte di oltre 1,3 milioni di persone e 4,4 miliardi feriti, spesso tra le fasce più deboli della popolazione mondiale. Tuttalpiù, il riscaldamento globale non farà altro che aumentare in numero e intensità questi fenomeni, come stiamo già sperimentando negli ultimi anni. Certe regioni ne soffriranno più di altre e il Sud-Est asiatico è tra quelle più a rischio. Il 99% della sua popolazione è già esposta al pericolo di inondazioni e tra il 2004 e il 2014 ha registrato il 50% dei decessi globali dovuti ad eventi climatici estremi. La situazione non potrà che deteriorare a meno di una rivoluzione nell’impegno mondiale alla lotta al riscaldamento globale, che oggi sembra sempre meno probabile.
Un faro di speranza arriva però dalle innovazioni tecnologiche nel campo dell’intelligenza artificiale (IA). Il suo utilizzo la creazione di modelli predittivi permette infatti di analizzare ampie serie di dati, identificare andamenti e così prevedere potenziali disastri. Le sue applicazioni andrebbero così a perfezionare i sistemi oggi in uso nelle varie fasi della gestione dei disastri naturali: la previsione e il rilevamento dei cataclismi; i sistemi di allarme rapido; la valutazione della vulnerabilità e del rischio; la modellazione spaziale; le strategie di mitigazione. Non solo, sono in via di sviluppo nuovi sistemi di rilevazione che beneficeranno in particolar modo le aree meno resilienti del pianeta, come lo “AI-SocialDisaster”. Si tratta di un sistema di supporto alle decisioni per l’identificazione e l’analisi di disastri naturali come terremoti, inondazioni e incendi utilizzando dati tratti i feed dei social media. Così, utilizzando informazioni prodotte in tempo reale da ogni individuo senza dover far affidamento ad avanzate – e costose – strumentazioni di rilevazione, le capacità governative di gestione delle crisi in aree rurali incrementeranno esponenzialmente. Per esempio, l’azienda giapponese Spectee sta sviluppando un sistema di rilevazione dei disastri naturali adattato alle Filippine, utilizzando proprio le informazioni provenienti dai social media. Il ruolo dei privati è in generale fondamentale per il progresso di queste nuove tecnologie. Microsoft Azure può essere utilizzato per migliorare gli allarmi sui terremoti e le rappresentazioni virtuali degli spazi fisici nella risposta ai disastri, mentre Amazon Augmented AI può prestarsi alla costruzione di modelli integrati per il riconoscimento di scene di disastri da immagini di disastri a bassa quota. Cina e Stati Uniti stanno già collaborando con i rispettivi campioni nell’high-tech, come Xiaomi e Google, mentre in Corea del Sud il governo metropolitano di Seoul ha annunciato lo sviluppo di una “piattaforma digitale di risposta ai disastri” in cui l’IA sarà strumentale. Inoltre, Giappone, Singapore e Cina hanno fatto passi da gigante nello sviluppo di sistemi di allarme rapido, sfruttando tecnologie avanzate come i sensori IoT, i modelli IA e i sistemi informativi geografici.
Oltre a multinazionali e governi anche le organizzazioni internazionali e regionali stanno dando il loro contributo. Nel 2015 le Nazioni Unite hanno adottato il “Quadro di Sendai per la riduzione del rischio di disastri”, che delinea obiettivi e priorità d’azione per prevenire nuovi rischi di disastri e ridurre quelli esistenti. Invece, tra le organizzazioni regionali l’ASEAN è una delle più attive in materia di disastri naturali, riflesso dell’elevata esposizione a tali fenomeni. Nel 2009 è stato firmato l’Accordo ASEAN sulla gestione dei disastri e la risposta alle emergenze, due anni dopo è stato istituito il Centro AHA per rilanciare il coordinamento regionale e in occasione del 28° vertice ASEAN in Laos nel 2016 venne firmata la Dichiarazione congiunta “Un ASEAN, Una Risposta”. Infine, lo scorso 19 agosto è stata istituita l’Alleanza Civile ASEAN per le contromisure regionali e dal 2022 il tema dell’utilizzo dell’IA è stato sempre più discusso tra i vertici dei Paesi membri, soprattutto in occasione dell’annuale dialogo politico strategico sulla gestione dei disastri naturali. Anche l’Unione Internazionale delle Telecomunicazioni (UIT), l’agenzia specializzata delle Nazioni Unite per le tecnologie dell’informazione e della comunicazione, ha lanciato un nuovo gruppo di lavoro a tema IA: il Focus Group sull’intelligenza artificiale per la gestione dei disastri naturali (FG-AI4NDM).
Tuttavia, nonostante il potenziale dell’IA, non mancano certo le problematiche. Prima fra tutte l’incapacità dei modelli IA di fornire “accountability” ed “explainability”. Detto in parole povere, i modelli di intelligenza artificiale funzionano come scatole nere: date determinate previsioni e input, forniscono degli output senza però spiegare la relazioni tra le variabili. Ciò è una seria mancanza quando questi vengono utilizzati per la gestione delle crisi, in cui la massima trasparenza è fondamentale. Tuttavia, se i recenti tentativi di sviluppare modelli di “Intelligenza Artificiale Spiegabile” dovessero riuscire, l’IA diventerebbe senza ombra di dubbio una risorsa ancor più preziosa per controbilanciare gli effetti dei disastri naturali.
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