Stimare in modo accurato il volume dei ghiacciai del pianeta è una delle sfide scientifiche più complesse per chi si occupa di clima e ambiente. Non si tratta soltanto di una questione di modellistica glaciale ma di un tassello fondamentale per prevedere scenari futuri legati all’innalzamento del livello dei mari, alla disponibilità di acqua dolce e in definitiva agli impatti socioeconomici della crisi climatica. Ora, grazie a un nuovo approccio che sfrutta l’intelligenza artificiale, siamo di fronte a un passo avanti significativo. Il lavoro, frutto di una collaborazione tra l’Università Ca’ Foscari Venezia e la University of California-Irvine, è stato coordinato da Niccolò Maffezzoli, ricercatore Marie Curie e membro associato dell’Istituto di scienze polari del CNR. Il modello sviluppato, i cui risultati sono stati pubblicati sulla rivista Geoscientific Model Development, è il primo del suo genere a livello globale a integrare misurazioni dirette dello spessore dei ghiacci con strumenti avanzati di machine learning.
Negli ultimi anni sono stati raccolti oltre 4 milioni di dati sullo spessore dei ghiacciai, grazie soprattutto alla missione IceBridge della Nasa. Tuttavia queste informazioni sono sfruttate solo in minima parte dai sistemi attualmente in uso, che coprono meno dell’1% dei ghiacciai del pianeta. "Il nostro modello si basa su due algoritmi a struttura ad albero – spiega Maffezzoli – addestrati su dati di spessore dei ghiacci e su 39 variabili geofisiche e climatiche tra cui velocità di scorrimento, bilancio di massa, temperatura, altitudine e caratteristiche geodetiche”.
