Dati satellitari e intelligenza artificiale per prevedere fino a 72 dimensioni di rischio sugli asset infrastrutturali europei.
È uscita AIRIS, la nuova piattaforma europea sviluppata dalla climate tech italiana Eoliann per analizzare e anticipare il rischio climatico sulle infrastrutture strategiche. Si tratta di uno strumento digitale progettato per trasformare dati scientifici complessi in indicazioni operative utili a istituzioni, gestori di reti e operatori industriali chiamati a pianificare investimenti e strategie di resilienza in un contesto di crescente instabilità ambientale. AIRIS è una piattaforma di climate risk analytics che integra dati satellitari, algoritmi di machine learning e modellazione climatica avanzata per stimare con precisione la probabilità e l’impatto di eventi estremi.
Il sistema è in grado di valutare simultaneamente sei tipologie di rischio – alluvioni, frane, incendi, siccità, piogge intense e vento – su quattro orizzonti temporali (2026, 2030, 2040, 2050), con copertura dell’intero territorio europeo. L’analisi si estende a 17 categorie di asset infrastrutturali, tra cui reti elettriche, gasdotti, ferrovie, turbine eoliche e sottostazioni, consentendo di misurare fino a 72 dimensioni di rischio per ciascun elemento. Questa capacità deriva dalla combinazione dei diversi rischi climatici con tre scenari di proiezione dell’IPCC basati su differenti livelli di emissione di gas serra, permettendo così di stimare sia i danni diretti sia quelli indiretti con una granularità fino a 30 metri.
Il valore operativo della piattaforma risiede nella possibilità di tradurre il rischio climatico in decisioni concrete. AIRIS non si limita infatti a prevedere eventi potenzialmente critici, ma fornisce indicazioni utili a definire priorità di intervento, pianificare manutenzioni, orientare investimenti e garantire la continuità dei servizi essenziali, contribuendo alla tutela delle comunità e dei territori. La tecnologia sviluppata da Eoliann, fondata nel 2022 come società benefit, combina Earth Observation, data science e modelli proprietari validati su eventi reali e su mappe istituzionali, con il supporto dell’Agenzia Spaziale Europea. Secondo l’azienda, gli algoritmi hanno raggiunto un’accuratezza del 95% nella previsione dei principali eventi climatici in Italia e in Europa, segnando un passaggio significativo verso una gestione più sistemica e preventiva della resilienza climatica.
La Redazione
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