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Con l’arrivo dell’estate, le preoccupazioni per le ondate di calore aumentano. L’intelligenza artificiale (IA), che promette di prevedere questi eventi, si basa su dati che potrebbero non riflettere la realtà attuale. Mentre l’Europa si prepara a vivere una delle estati più calde, ci si interroga su quanto sia realmente affidabile queste tecnologie predittive.
Il funzionamento dell’IA climatica
Il sistema sviluppato dal Centro Euro-Mediterraneo sui cambiamenti climatici (CMCC) utilizza reti neurali per anticipare i picchi di calore. Questo approccio innovativo, che impara dai dati climatici raccolti dal 1850 a oggi, cerca di riconoscere i segnali che precedono le ondate di calore, come le anomalie nelle temperature oceaniche e le correnti atmosferiche.
Il passato come insegnante
La peculiarità di questo sistema è che si basa su dati storici, ricostruendo un clima pre-industriale. Tuttavia, se il presente è radicalmente cambiato, si pone la questione dell’utilità di un algoritmo che impara da un pianeta ormai scomparso. Ogni previsione, sebbene sofisticata, comporta un prezzo energetico e una sfida cognitiva, poiché l’IA potrebbe sostituire il giudizio umano piuttosto che supportarlo.
Le insidie delle previsioni climatiche
Un aspetto allarmante è che, mentre l’IA è progettata per ridurre l’incertezza, può anche generarne di nuova. Affidandosi a dati storici, l’algoritmo potrebbe non affrontare correttamente le attuali dinamiche climatiche, creando una falsa sensazione di sicurezza. È fondamentale riconoscere che il clima del XXI secolo è una mutazione rispetto al passato, non una semplice evoluzione.
Il paradosso delle simulazioni
Utilizzare dati sintetici per addestrare l’IA introduce un paradosso: l’algoritmo potrebbe ingannarsi nel credere di comprendere fenomeni atmosferici che non esistono più, poiché questi sono stati modificati da fattori umani. La fiducia eccessiva nelle percentuali di confidenza può portare a decisioni errate, poiché tali stime sono valide solo in un contesto stabile, che oggi appare sempre più instabile.
Le conseguenze energetiche delle previsioni
Le tecnologie utilizzate per fare previsioni climatiche non sono esenti da impatti ambientali. I data center che alimentano queste IA consumano enormi quantità di energia e acqua, creando un paradosso: per affrontare il riscaldamento globale, si genera ulteriore calore. Secondo le stime, il fabbisogno energetico di questi centri potrebbe raddoppiare, aumentando la pressione sulle risorse elettriche in un’Europa sempre più vulnerabile.
Governance e responsabilità
Chi è responsabile se un modello di previsione fallisce? Le leggi europee cercano di garantire trasparenza e chiarezza, ma la complessità degli algoritmi rende difficile comprenderne il funzionamento. È essenziale sviluppare una governance che integri il sapere dell’IA con l’esperienza umana, affinché le decisioni non siano solo basate su correlazioni statistiche, ma anche su un’intelligenza collettiva.
Le tecnologie climatiche possono offrire strumenti preziosi. Tuttavia, la vera resilienza non deriva solo dalla previsione degli eventi, ma dalla capacità di adattarsi a ciò che non può essere previsto. È tempo di evolvere nella comprensione del clima, accettando che le migliori strategie sono quelle che si fondano su una preparazione dinamica e sull’integrazione di conoscenze locali e scientifiche.