Lo sviluppo di un gemello digitale del pianeta Terra non è più una promessa. Destination Earth è un sistema che gira, produce dati e comincia a entrare nelle decisioni. Con oltre 315 milioni di euro di finanziamenti europei, è uno dei progetti scientifici più ambiziosi mai lanciati dall’Unione europea e sta per affrontare un passaggio decisivo: l’ingresso nella terza fase, a partire da giugno. Ha ancora due anni per dimostrare di poter diventare davvero operativo. E per aiutarci a navigare l’ignoto che la crisi climatica rende ogni giorno più vicino.Cos'era, cos'è e cosa sarà Destination EarthQuando Wired Italia lo aveva “incontrato” all’inizio, Destination Earth era soprattutto una visione: supercomputer, modelli fisici, risoluzioni senza precedenti e un’idea radicale di come osservare clima e meteo. Oggi quella visione ha messo “radici”. I modelli funzionano, i dati circolano, i primi servizi pilota sono stati testati su casi reali. Non è ancora uno strumento di uso quotidiano, ma non è più un progetto raccontato a slide. Ora è il momento di capire cosa ha imparato e dove funziona davvero. Quanto è vicino a diventare un’infrastruttura capace di anticipare eventi estremi, supportare le città e rendere più resilienti energia e infrastrutture, in un’Europa che nel frattempo è cambiata.Pilot services e primi passi verso il mondo realeIl primo cambio di passo di Destination Earth è già avvenuto nella seconda fase, quando l’attenzione si è spostata dall’architettura alla verifica sul campo. Dopo aver messo in funzione modelli e infrastrutture di calcolo, il progetto inizia a misurarsi con una domanda più scomoda: “Queste simulazioni servono davvero a qualcuno?”“Durante la prima fase abbiamo iniziato a usare i supercomputer e a implementare le applicazioni di base”, racconta Umberto Modigliani, direttore delle previsioni di Ecmwf (Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio raggio). “Nella seconda fase il lavoro si è concentrato sui pilot services, cioè servizi sperimentali che utilizzano i gemelli digitali in casi d’uso reali”.Dal punto di vista scientifico, anche Thomas Jung considera questo passaggio essenziale. Esperto in analisi, modellizzazione e previsione del tempo e del clima all’Istituto Alfred Wegener, Centro Helmholtz per la ricerca polare e marina in Germania, Jung è anche tra gli autori del recente paper “The Destination Earth digital twin for climate change adaptation” ma ci tiene a sottolineare che “per far percepiti il progetto come utile non basta scrivere articoli dedicati. È fondamentale dimostrare la qualità del sistema su eventi concreti, mostrarlo in contesti pubblici, permettere alle persone di capire cosa rappresenta davvero”. E i pilot services nascono esattamente con questo obiettivo: testare se l’aumento drastico di risoluzione e complessità produce informazioni più affidabili e più utili. Non sono ancora servizi operativi, ma strumenti di validazione avanzata. Modigliani racconta infatti che “l’idea è arrivare alla fase tre con servizi pronti per essere messi a terra”.Prove tecniche per alluvioni, caldo urbano, energiaIl punto di forza è la precisione, un valore aggiunto che Destination Earth sta già portando alla comunità scientifica lavorando con modelli globali con risoluzioni intorno ai 4–5 chilometri, ulteriormente affinabili su aree limitate. Questo consente di ridurre errori che, nella pratica, hanno un peso enorme. “Molto spesso un evento è previsto nel posto giusto ma al momento sbagliato, o viceversa", dice Modigliani. "Per chi deve prendere decisioni operative, anche leggere imprecisioni fanno la differenza”.Un buon banco di prova per questa sfida riguarda le alluvioni e per vincerla è stato creato un pilot service ad hoc in collaborazione con ItaliaMeteo e Fondazione Cima. Combina l’Extreme Weather Digital Twin con previsioni meteorologiche ad altissima risoluzione, ottenute innestando modelli regionali come Icon, un modello numerico ad alta risoluzione sviluppato per previsioni meteorologiche locali. “Il modello globale lavora intorno ai quattro chilometri – spiega Modigliani – su aree più piccole possiamo scendere sotto il chilometro, e queste previsioni diventano input per i modelli di flood forecasting”. Per Jung, questo tipo di approccio mostra perché la risoluzione conta davvero. “Quando si parla di eventi estremi, le condizioni locali sono decisive – osserva –, nel caso delle Alpi, per esempio, l’orografia determina come e dove cade la pioggia. Non puoi spostare un evento di centinaia di chilometri e aspettarti lo stesso impatto”.Il secondo esempio offerto da Modigliani riguarda il caldo urbano, un fenomeno meno spettacolare ma sempre più centrale. Le isole di calore sono iper-locali e richiedono modelli capaci di scendere alla scala dei quartieri. Jung sottolinea che è proprio qui che il cambiamento climatico diventa palpabile. “Le probabilità e le medie globali non sono intuitive per tutti – dice –. Ma quando puoi mostrare cosa succede nel luogo in cui vivi, le persone capiscono cosa significa il cambiamento climatico”.Il terzo esempio riguarda l’energia e segna un cambio di paradigma ancora più netto. I gemelli digitali come Destination Earth permettono infatti di simulare la variabilità di eolico, solare e idroelettrico su scala di sistema e di sottoporre le reti a stress test contro condizioni estreme combinate. “Possiamo anticipare le esigenze di flessibilità, la distribuzione dello stoccaggio e i flussi transfrontalieri – spiega Modigliani –. Non si tratta più solo di chiedersi qual è la previsione, ma qual è l’involucro operativo più sicuro”. Jung collega questo punto a una questione più ampia di affidabilità. “La domanda non è se la tecnologia esiste – osserva –, la domanda è quanto possiamo operare in modo sicuro in un clima che non è più stazionario”.Ai moltiplicatore di opportunitàIn questo quadro, l’intelligenza artificiale non arriva come una scorciatoia, ma come un moltiplicatore. L’effetto più evidente lo ha sui modelli utilizzati. “All’inizio si parlava quasi esclusivamente di quelli basati sulla fisica – racconta Modigliani –, nella fase due c’è stato un forte investimento nel machine learning, sia per le previsioni sia per i modelli di impatto”. Per Jung, uno dei punti chiave è l’uso degli emulatori, “per sostituire alcune parti estremamente costose dei modelli fisici con modelli di machine learning molto più veloci, mantenendo la coerenza fisica. Questo apre possibilità enormi”.L’ai è centrale anche nello sviluppo delle storylines, che diventeranno uno degli strumenti chiave della fase tre. A differenza delle simulazioni climatiche classiche, che partono da scenari astratti di emissioni e producono medie globali, le storylines ribaltano il punto di vista: partono da eventi concreti e localizzati, e li ricollocano in climi diversi. “Esistono due tipi di simulazioni: la prima è quella tradizionale, dal passato al futuro, assumendo diversi scenari di concentrazione di CO₂.La seconda è quella delle storylines, in cui partiamo da eventi che hanno un significato reale per le persone”. In pratica, un evento già accaduto – un’ondata di caldo, una piena, una tempesta – viene simulato più volte: in condizioni preindustriali, nel clima attuale e in un mondo più caldo di due, tre o quattro gradi. “Nel caso di eventi estremi sulle Alpi, abbiamo visto che l’orografia locale è cruciale: non puoi prendere un evento da qualche centinaio di chilometri di distanza e aspettarti lo stesso risultato. Un’ondata di caldo che oggi porta a 37 gradi può arrivare a superare i 45 gradi in alcune aree. Questo è qualcosa che le persone capiscono immediatamente”.Le storylines non servono solo a comunicare meglio il rischio, ma anche a supportare decisioni operative. Collegano direttamente meteo estremo e cambiamento climatico, mostrando come eventi già noti possano diventare più frequenti, più intensi o semplicemente più difficili da gestire in un clima che non è più stazionario.La variabile più complessa è l'Ue stessaDestination Earth sembra pronta al secondo giro di boa, ma l’Unione Europea che l’ha finanziata lo è davvero? I tempi sono cambiati rispetto a quando l’idea è nata: le priorità politiche si sono accorciate, l’attenzione si è spostata su sicurezza e riarmo, e i grandi investimenti green non sono più scontati. “È chiaro che le emergenze a breve termine stanno cambiando – riconosce Jung –, ma se si guarda al rischio di lungo periodo, le condizioni ambientali restano tra le principali preoccupazioni per cittadini, aziende e governi”.Modigliani vede nella fase tre un passaggio decisivo anche sotto questo profilo, ma appare fiducioso. “All’inizio era difficile dimostrare il valore del progetto perché non c’era nulla di concreto, ora abbiamo risultati, casi d’uso, storie che mostrano cosa può fare Destination Earth”. Per entrambi, la partita si gioca sulla capacità di dimostrare utilità. La competizione per le risorse aumenterà, la terza fase sarà decisiva per mostrare perché questi sistemi sono rilevanti per la società. È il momento per Destination Earth di passare da grande progetto scientifico europeo a infrastruttura che rende visibile, misurabile e utilizzabile il rischio climatico. In un contesto geopolitico che guarda sempre più al breve termine, il suo valore potrebbe stare proprio nella capacità di tenere aperto l’orizzonte lungo.