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Calamità naturali sempre più preoccupanti: il machine learning ci aiuta nella valutazione dei rischi

21-dic-2021 12.00.00 / by CREA Team

Il cambiamento climatico che caratterizza gli ultimi anni sta diventando sempre di più un rischio da dover tenere sotto controllo. Come diventa un rischio tangibile? Lo diventa attraverso la manifestazione di fenomeni naturali insoliti ed estremi che minacciano non solo la salute del pianeta ma anche quella dei suoi abitanti. 

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Immaginate la vostra casa, costruita con i risparmi di una vita e la vostra famiglia, travolta da una terribile inondazione che in pochi minuti spazza via tutto quello che avere di più caro. Immaginare questa scena fa rabbrividire al solo pensiero e molti potranno pensare che “succeda solo nei film”. 

Eppure, i dati ci dimostrano che non è così. 

Negli ultimi 50 anni c’è stata un’impennata dei disastri naturali, causati dal cambiamento climatico e dagli eventi metereologici estremi: è questo quello che segnala un rapporto dell’Organizzazione Metereologica Mondiale (WMO) e dell’Ufficio delle Nazioni Unite per la riduzione del rischio di disastri (UNDRR). In Europa sono stati registrati 1672 eventi, con quasi 160mila morti e 476.5 miliardi di dollari di danni. Nonostante il 38% dei danni sia dovuto a inondazioni e il 32% a tempeste, è il freddo ad aver causato il 93% dei morti (148.109). 

Fortunatamente, anche in questo caso, la tecnologia accorre in nostro soccorso tentando di minimizzare i rischi e assistendoci nella gestione di questi grandi cambiamenti. Che ruolo hanno nello specifico queste tecnologie?  “Le tecnologie innovative possono aiutare a comprenderne le dinamiche, supportando i decisori nella gestione dei rischi attuali e futuri, anche grazie ad una migliore capacità di prevedere i rischi attesi e quantificarne i potenziali impatti.” 

In questo si è rivelato di grande supporto l’utilizzo del Machine Learning. Gli scienziati di Fondazione Cmcc ed Università Ca’ Foscari Venezia, nello studio “Exploring machine learning potential for climate change risk assessment” ha esaminato oltre 1200 articoli sul tema pubblicati negli ultimi 20 anni, mettendo in luce potenzialità e limiti del machine learning in questo ambito. 

Da questo studio sono emerse due principali potenzialità del ML. In primo luogo, il fatto che gli algoritmi di questa tecnologia riescono ad imparare dai dati che hanno a disposizione riuscendo a comprendere in maniera efficace il funzionamento dei sistemi socio-ecologici. In secondo luogo, la loro potenzialità risiede nel fatto che possono combinare dati di diverso tipo potendo così valutare l’entità di un rischio in tutte le sue dimensioni, a 360 gradi.  

Cosa ci attende nel prossimo futuro quindi? “sviluppare modelli di machine learning che siano sempre più capaci di studiare e districare le complesse interrelazioni spazio-temporali tra diverse variabili climatiche, ambientali e socio-economiche, migliorando così la comprensione del comportamento dei sistemi complessi.” 

 

 

Tags: InsurTech, insurance, artificial intelligence, sustainability

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