Eventi catastrofici come uragani, terremoti o onde anomale sono ormai all’ordine del giorno e riuscire a prevederli potrebbe far risparmiare non solo molte vite ma anche molti danni. Per ora però riuscire nell’impresa rimane molto difficile, ma un gruppo di ricercatori del Massachussets Institute of Technology (Mit) di Boston potrebbero riuscire ad abbattere questo muro. I ricercatori hanno infatti elaborato un algoritmo che permette di cogliere per la prima volta i segnali precursori di fenomeni ‘instabili’ ed estremi.
L’algoritmo
L’attendibilità è compresa tra il 75% e il 99%, a seconda della complessità dell’evento. Descritto sulla rivista Science Advances, l’algoritmo è stato messo a punto dal gruppo di Themistoklis Sapsis. Prevedere il momento in cui si passa dalla calma alla completa instabilità è molto difficile perché ci sono in gioco molti fattori complessi e in continuo cambiamento. I tentativi fatti in passato, basati su complicati sistemi di equazioni, o l’analisi della serie di dati degli stessi fenomeni nel passato, non hanno funzionato, dando spesso risultati irrealistici.
I ricercatori del Mit hanno invece sviluppato un algoritmo che combina insieme le equazioni e i dati disponibili per identificare i segnali precursori di eventi estremi, che è probabile si verifichino nel mondo reale. “Lo abbiamo applicato ai flussi di fluidi caotici, che sono il Santo Graal degli eventi estremi. Sono presenti per esempio nelle piogge molto forti, nei gas delle turbine, nel fumo delle sigarette, nell’oceano, l’atmosfera e persino nel sangue”, precisa Sapsis.
L’algoritmo funziona come una specie di ‘setaccio’, che trattiene solo i segnali di allerta che si possono vedere nella realtà. “Abbiamo utilizzato – prosegue – le equazioni che descrivono il sistema, insieme alle sue proprietà di base ricavate da simulazioni numeriche, ottenendo così i segnali precursori, ossia i segnali che ci dicono che qualcosa sta per accadere prima che l’evento estremo inizi a verificarsi”.
