Verso la previsione dei terremoti?

Il presidente dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia: “Il machine learning è una frontiera tutta da esplorare che certamente ci darà risultati sorprendenti e incredibilmente utili”. Coinvolti 5.400 esperti di apprendimento automatico a livello mondiale.

Verso la previsione dei terremoti?

Aprire la strada alla previsione dei terremoti grazie all’intelligenza artificiale: è questo l’obiettivo della grande competizione scientifica mondiale che ha visto scendere in campo oltre 5.400 esperti di apprendimento automatico (machine learning) per sfidarsi a colpi di algoritmi. I risultati sono pubblicati sulla rivista dell’Accademia americana delle scienze (Pnas).

La gara è stata lanciata lo scorso anno per attirare l’attenzione degli esperti di intelligenza artificiale con esperienza nei settori più disparati, in modo da indurli a misurarsi nel campo della geologia e dei terremoti. La sfida si è svolta su Kaggle, la piattaforma online per competizioni di modelli predittivi e analitici fondata nel 2010 e acquistata nel 2017 da Google. L’obiettivo per i partecipanti era verificare se attraverso il machine learning fosse possibile estrapolare dai dati sismici dei segnali ‘spia’ utili per prevedere la tempistica di terremoti artificiali ricreati in laboratorio.

Come risultato, sono stati creati e condivisi oltre 400 programmi informatici. La squadra vincente (‘The Zoo’) è composta da otto membri provenienti da Europa e Stati Uniti, con esperienza nel campo della matematica, dell’informatica e dell’ingegneria elettrica e impegnati nei settori più disparati, dalle assicurazioni agli hotel, dall'energia alla finanza.

Il confronto “pare aver dato risultati promettenti nel prevedere terremoti artificiali su piccoli campioni di roccia - spiega Carlo Doglioni, presidente dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia -. Passare però da cilindri di roccia di alcuni centimetri e relativamente omogenei, compressi in laboratorio, alla complessità delle strutture geologiche naturali può non essere immediatamente realistico. Tuttavia, il machine learning è una frontiera tutta da esplorare che certamente ci darà risultati sorprendenti e incredibilmente utili.”

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