Ricerca e Sviluppo

Soft model di trasporto di vettori

Con la terminologia "soft model di trasporto di vettori" si riferisce a un approccio modellistico utilizzato per analizzare e simulare il trasporto di vettori, che possono essere organismi, agenti patogeni o sostanze chimiche, attraverso vari ambienti, come l'acqua, l'aria o il suolo. Questo tipo di modello è "soft" nel senso che si basa su approcci probabilistici o su simulazioni piuttosto che su modelli deterministici rigidi.

Le caratteristiche principali di un soft model di trasporto di vettori includono:

Flessibilità: Questi modelli possono adattarsi a diverse condizioni ambientali e scenari, consentendo simulazioni più realistiche e dinamiche.
Incertezza: Incorporano variabilità e incertezze nei dati, riflettendo la complessità dei sistemi naturali e le variabili che influenzano il trasporto dei vettori.
Interdisciplinarità: Spesso combinano conoscenze provenienti da diverse discipline, come ecologia, ingegneria, scienze ambientali e statistica, per fornire una visione più completa del fenomeno in esame.
Applicazioni pratiche: Sono utilizzati in vari campi, come la gestione delle risorse idriche, il controllo delle malattie, la modellazione della diffusione di inquinanti e la pianificazione territoriale.

GEORETI ha avviato un percorso di studio e approfondimento dedicato alla costruzione di modelli di trasporto, applicabili in molteplici settori.

Tali modelli, basandosi sulla stima dei parametri sito-specifici per ogni matrice ambientale e sul calcolo dei fattori di trasporto dei contaminanti secondo diverse via di migrazione, effettuano delle modellazioni basate dei tre elementi base Sorgente-Trasporto-Bersaglio, consentendo di pervenire alla Stima del Rischio o all’Indice di Pericolo.

In tale ottica i soft model di trasporto di vettori rappresentano degli strumenti preziosi per comprendere e prevedere come e dove si spostano i vettori in diversi contesti, contribuendo a prendere decisioni informate per la gestione ambientale e la salute pubblica.

Modelli di downscaling ragionati

Il downscaling ragionato è una tecnica utilizzata per ridurre la risoluzione spaziale dei dati climatici o meteorologici, mantenendo al contempo le informazioni più rilevanti e le caratteristiche statistiche del clima locale. Questa metodologia è particolarmente utile quando si desidera ottenere previsioni o proiezioni climatiche ad alta risoluzione da modelli climatici globali o regionali a bassa risoluzione.

Il downscaling può essere effettuato in due modi principali:

Downscaling dinamico: Utilizza modelli atmosferici a risoluzione più fine che sono guidati da output di modelli globali. Questo approccio richiede competenze tecniche elevate e risorse computazionali significative.
Downscaling statistico: Si basa su relazioni statistiche tra dati a bassa e alta risoluzione. Questo metodo può essere più semplice da implementare e richiede meno risorse. Utilizza tecniche statistiche per adattare le previsioni del modello globale ai dati osservati locali.

Il termine "ragionato" implica che il processo di downscaling non è solo meccanico, ma considera anche le specificità locali, le variabili climatiche e le interazioni tra fattori ambientali. In questo modo, si ottiene una rappresentazione più accurata delle condizioni climatiche locali, utile per la pianificazione e la gestione delle risorse.

GEORETI è impegnata nello studio per il miglioramento delle tecniche di previsione del tempo, attraverso l’implementazione di diverse strategie e approcci, tra cui:

Miglioramento dei modelli numerici: Sviluppare modelli atmosferici più sofisticati che possono simulare meglio i fenomeni meteorologici complessi. Ciò include l'uso di algoritmi avanzati e l'integrazione di più dati.
Integrazione di dati osservativi: Utilizzare una maggiore quantità di dati provenienti da diverse fonti, come satelliti, radar, boe oceaniche e stazioni meteorologiche, per migliorare l'accuratezza delle previsioni.
Utilizzo dell'intelligenza artificiale e del machine learning: Implementare tecniche di apprendimento automatico per analizzare grandi volumi di dati e identificare schemi complessi che possono migliorare le previsioni.
Downscaling avanzato: Applicare tecniche di downscaling più raffinate per ottenere previsioni locali più dettagliate, mantenendo la coerenza con i modelli globali.
Collaborazione internazionale: Favorire la condivisione di dati e risorse tra paesi e istituzioni, per migliorare la comprensione dei fenomeni meteorologici a livello globale.
Formazione continua: Investire nella formazione dei meteorologi e degli scienziati del clima per garantire che siano aggiornati sulle ultime tecnologie e metodologie.
Comunicazione efficace: Sviluppare strategie di comunicazione migliori per informare il pubblico sulle previsioni e sui rischi associati, migliorando la comprensione e la preparazione della popolazione.
Ricerche interdisciplinari: Collaborare con esperti di altre discipline, come la fisica, la chimica e l'ecologia, per integrare diverse conoscenze e migliorare le previsioni.

Implementando queste strategie, è possibile ottenere previsioni meteorologiche più accurate e tempestive, contribuendo a una migliore preparazione e risposta agli eventi climatici estremi.

Modelli geostatistici e di explainable AI per la definizione di indici di rischio

I "modelli geostatistici e di explainable AI per la definizione di indici di rischio" si riferiscono all'applicazione di tecniche statistiche e di intelligenza artificiale per valutare e quantificare i rischi in vari contesti, come ad esempio in ambito ambientale, finanziario o sanitario.

1. Modelli geostatistici

Questi modelli utilizzano dati spaziali per analizzare e interpretare fenomeni distribuiti nel territorio. Attraverso l'analisi della variabilità spaziale, è possibile identificare aree a rischio e prevedere eventi futuri, come inondazioni o contaminazioni.

Fondamenti: Si basano sulla teoria della geostatistica, utilizzando tecniche come il kriging per stimare valori in punti non campionati.

Applicazioni:

Ambientale: qualità dell'acqua, contaminazione suolo, rischio frane.
Agricoltura: variabilità del suolo, gestione delle colture.
Urbanistica: pianificazione e prevenzione rischi territoriali.

Vantaggi: Offrono una comprensione profonda della distribuzione del rischio su base geografica.

2. Explainable AI (XAI)

Tecniche di AI che rendono i modelli più comprensibili agli utenti. Fondamentale per garantire che le decisioni basate sugli output dell’AI siano giustificate e affidabili.

Importanza: In ambiti critici come salute e ambiente, la trasparenza è cruciale.

Tecniche XAI:

Modelli interpretabili: come alberi decisionali, regressioni lineari.
Metodi post hoc: come SHAP e LIME per spiegare modelli complessi.

Applicazioni: Diagnosi mediche, valutazioni finanziarie, ecc.

3. Definizione di indici di rischio

Gli indici combinano molteplici variabili per esprimere quantitativamente il rischio. Usando modelli geostatistici e XAI, si creano indici accurati e interpretabili.

Costruzione: Integrazione di dati storici, spaziali, quantitativi e qualitativi.

Esempi:

Indici ambientali: inquinamento, densità abitativa.
Indici finanziari: probabilità di default su prestiti.

Utilizzo: Utile per decision makers, enti pubblici, aziende, nella gestione e mitigazione dei rischi.

GEORETI è impegnata nello studio e nell’integrazione di questi modelli per costruire strumenti trasparenti, affidabili e innovativi, utili alla valutazione e gestione dei rischi in diversi settori. Questo approccio potenzia la comprensione e l’azione preventiva da parte di una più ampia gamma di utenti.