Come satelliti e AI stanno monitorando il sistema idrotermale di Vulcano dallo spazio: il nuovo studio INGV

L’isola di Vulcano, nelle Eolie, è costantemente sotto la lente degli scienziati per via del suo delicato sistema idrotermale. Un nuovo studio coordinato dall’INGV ha dimostrato che, integrando le immagini dei satelliti (come Sentinel-2 e VIIRS) con l'intelligenza artificiale, è possibile identificare variazioni di temperatura invisibili a occhio nudo. Il sistema utilizza reti neurali generative avanzate per classificare lo stato del vulcano, aprendo la strada a una sorveglianza sempre più precisa e tempestiva

Vulcano: un gigante che respira

Vulcano non è un’isola come le altre. Per chi la visita, il benvenuto è dato dal caratteristico odore di zolfo e dalle spettacolari fumarole che punteggiano il Cratere della Fossa. Ma quello che vediamo in superficie è solo la punta dell’iceberg di un complesso sistema idrotermale: una fitta rete sotterranea dove acqua, vapore e gas magmatici interagiscono, riscaldando il suolo. Monitorare questo sistema è fondamentale per la sicurezza, ma non è semplice. Le misure a terra richiedono tempo e manutenzione costante. Ecco perché l'Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), in collaborazione con l’Università di Catania, ha deciso di guardare il vulcano da un’altra prospettiva: dallo spazio, utilizzando il supporto dell’intelligenza artificiale.

Satelliti e intelligenza artificiale "semi-supervisionata"

Lo studio, recentemente pubblicato sulla rivista Remote Sensing Applications: Society and Environment, nasce nell'ambito del progetto SAFARI. L'idea alla base è utilizzare i dati termici raccolti dai satelliti tra il 2016 e il 2024 e "darli in pasto" a un algoritmo capace di imparare dai segnali termici della terra. Francesco Spina, ricercatore dell’INGV e autore corrispondente della ricerca, spiega in cosa consiste il lavoro:

Lo studio ha analizzato i dati raccolti tra il 2016 e il 2024, combinando informazioni sulla temperatura e le condizioni ambientali derivate dai satelliti VIIRS e Sentinel-2 con le temperature delle fumarole registrate dalla rete di monitoraggio dell'INGV nell'area del Cratere La Fossa.

Per superare la carenza di dati sulle crisi (che fortunatamente sono eventi rari), il team ha utilizzato un modello di apprendimento chiamato SGAN (Semi-Supervised Generative Adversarial Network). Si tratta di una classe di reti neurali che possono apprendere anche quando hanno a disposizione pochissimi esempi "etichettati" (ovvero casi già classificati dagli scienziati). Gaetana Ganci, ricercatrice INGV e co-autrice dello studio, sottolinea l'importanza di questa tecnologia:

L'uso di un modello semi-supervisionato basato su reti neurali generative (SGAN) ha permesso di superare la limitata disponibilità di dati etichettati, dovuta alla rarità delle fasi di crisi. Il modello, infatti, può apprendere efficacemente sia con pochi dati etichettati sia con un'ampia mole di dati non etichettati.

Grazie a questa flessibilità, il sistema riesce a distinguere tre diversi scenari operativi:

• Background: l'attività ordinaria.
• Minor Crisis: piccole anomalie che segnalano un aumento del calore.
• Unrest: una fase di instabilità che indica un cambiamento significativo nel sistema vulcanico.

Perché questo studio è importante

I risultati mostrano che l'algoritmo è in grado di identificare correttamente i periodi di crisi, come quello iniziato nel 2021 che portò all'innalzamento dei livelli di allerta sull'isola. Poter analizzare le variazioni della temperatura superficiale in modo automatico significa avere un sistema di sorveglianza avanzata. Non dobbiamo più basarci solo sulla presenza fisica dei sensori a terra: l'intelligenza artificiale può individuare cambiamenti impercettibili nei dati satellitari, permettendo di identificare precocemente i segnali di instabilità e garantendo una maggiore protezione per gli abitanti e i turisti dell'isola. In futuro, questo approccio "ibrido" tra spazio e IA potrebbe diventare lo standard per il monitoraggio dei vulcani attivi in tutto il mondo.

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