In questa pillola divulgativa su Radio Onda Salute viene illustrato brevemente lo sviluppo di strumenti innovativi basati su intelligenza artificiale per la produzione di scenari climatici ad alta risoluzione, a supporto dello studio degli impatti dei cambiamenti climatici sulle infrastrutture critiche condotto dal Laboratorio Modelli e Servizi Climatici.

Nell’ambito delle attività di ricerca dedicate alla resilienza delle reti infrastrutturali, i modelli climatici globali, non so nella descrizione dei fenomeni estremi su scala locale. L’integrazione di questi dati con tecniche di machine learning consente di generare informazioni climatiche più dettagliate e utili in applicazioni operative.

Ad esempio, nel contesto del progetto RETE (Resilience of the Electric Transmission grid to Extreme events), finanziato dal PNRR, in collaborazione con la Fondazione Bruno Kessler ha contribuito allo sviluppo di un modello innovativo basato su reti neurali e tecniche generative, in grado di riprodurre campi di temperatura e precipitazione ad altissima risoluzione, in grado di tenere conto delle caratteristiche locali del territorio.

L’obiettivo principale è fornire scenari climatici futuri accurati e computazionalmente efficienti, capaci di descrivere eventi estremi con elevato dettaglio spaziale e temporale. Queste informazioni possono essere utilizzate per supportare la pianificazione e la gestione sostenibile delle infrastrutture, in un contesto di cambiamenti climatici sempre più rilevanti.