I ricercatori dell’Università di Granada in Spagna hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (AI) in grado di sintetizzare immagini satellitari realistiche che possono essere utilizzate per illustrare futuri eventi climatici come inondazioni, ritiro del ghiaccio marino e rimboschimento. La notizia è stata riportata in un articolo pubblicato sulla rivista scientifica IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.
Il progetto è stato sviluppato in collaborazione con ricercatori di centri e fondazioni di Stati Uniti, Canada, Germania e Regno Unito. Lo strumento segna un passo importante verso la generazione di strumenti visivi affidabili e realistici in grado di comunicare gli impatti del cambiamento climatico.
Il team di ricercatori ha utilizzato una rete generativa avversaria per creare immagini satellitari sintetiche delle future inondazioni, nonché degli effetti di azioni positive come la riforestazione.
Per evitare che il modello “allucinasse” – cioè creasse proiezioni errate – i ricercatori hanno combinato l’apprendimento profondo con mappe di segmentazione generate da modelli di inondazioni basati sulla fisica. Questo approccio supera, oltre al puro deep learning, le soluzioni manuali, riducendo gli errori di previsione e migliorando l’affidabilità delle immagini.
“Abbiamo scoperto che un modello basato sull’apprendimento profondo può generare visualizzazioni fotorealistiche delle inondazioni, ma alluvioni allucinanti in luoghi che non sono suscettibili alle inondazioni”, scrivono gli autori nell’articolo. “Mostriamo che il nostro modello condizionato dalla fisica supera il modello basato sul puro deep learning e su una linea di base artigianale. Abbiamo valutato la capacità di generalizzazione del nostro metodo per diversi dati di telerilevamento e diversi eventi legati al clima”, aggiungono.
Il team ha valutato la generalizzabilità del metodo utilizzato partendo da più set di dati di telerilevamento ed eventi legati al clima, tra cui la riforestazione e lo scioglimento del ghiaccio marino artico.
Secondo i ricercatori, il progetto, oltre ad aiutare a comunicare gli impatti futuri del cambiamento climatico, pone nuove basi per una maggiore collaborazione tra i campi della modellazione basata sulla fisica e del deep learning.
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