ImpactMesh, il nuovo dataset europeo che cambia la mappatura di incendi e alluvioni

L’arrivo di ImpactMesh e dei nuovi modelli TerraMind segna un avanzamento cruciale nell’uso dell’intelligenza artificiale per la gestione dei disastri climatici. Una collaborazione tra Ibm ed Esa che apre prospettive concrete per prevenzione, risposta e ricostruzione in un’epoca di eventi estremi

Se un tempo erano le ere geologiche a scandire i cambiamenti del Pianeta, oggi sono gli eventi estremi a lasciare le tracce più profonde: incendi, alluvioni, ondate di calore.

Comprenderle con precisione diventa cruciale, perché ogni immagine satellitare offre non solo l’istantanea di un disastro, ma la mappa del futuro. È in questo scenario che nasce ImpactMesh, un dataset open source sviluppato da Ibm Research ed Esa, progettato per trasformare l’intelligenza artificiale in uno strumento operativo per la gestione del rischio climatico.

ImpactMesh raccoglie centinaia di episodi di incendi e inondazioni in tutto il mondo, documentati con immagini pre e post-disastro. Le informazioni provengono dai satelliti delle missioni Copernicus Sentinel-1 e Sentinel-2 e combinano tre tipologie osservazionali: immagini ottiche, dati radar e mappe di altitudine del terreno.

Questa integrazione multimodale permette di superare limiti noti: quando il fumo oscura le riprese ottiche o le nuvole coprono intere aree, il radar e l’altimetria restituiscono dettagli invisibili a occhio umano.

Il risultato è un dataset capace di descrivere l’impatto reale dell’evento, il suo perimetro, la profondità e la trasformazione del suolo, offrendo una base solida per analisi scientifiche e applicazioni operative.

La novità non sta solo nella quantità di dati, ma nella loro organizzazione temporale: ogni evento è registrato prima e dopo, consentendo di studiare il cambiamento in modo diretto e riproducibile.

TerraMind: modelli Ai che vedono ciò che i sensori da soli non rilevano

I ricercatori hanno utilizzato ImpactMesh per affinare TerraMind, il modello multimodale di Ibm ed Esa dedicato alle applicazioni geospaziali avanzate.

L’aggiunta del dato altimetrico ha migliorato le performance del modello di almeno il 5% rispetto ai sistemi basati su singole immagini Sentinel-2. Un incremento significativo in attività critiche come la mappatura delle aree bruciate, la valutazione dei danni o la classificazione del terreno.

TerraMind si conferma così una piattaforma adattabile per molteplici scenari: dalla gestione dell’emergenza alla pianificazione della ricostruzione, fino alla creazione di sistemi predittivi basati su dati storici e condizioni meteorologiche.

Le calamità analizzate dal dataset riflettono una tendenza chiara: negli ultimi dieci anni incendi e alluvioni rappresentano quasi la metà dei disastri naturali globali.

La loro intensificazione è legata direttamente al riscaldamento globale, come mostrano casi estremi quali gli incendi in Bolivia, che hanno devastato aree estese quanto interi Paesi europei.

Studiare questi fenomeni con dati multisorgente consente di comprendere come evolvono, quali territori risultano strutturalmente più vulnerabili e quali interventi risultano più efficaci nel mitigare il rischio.

I modelli TerraMind aggiornati e il dataset ImpactMesh sono open source e disponibili su Hugging Face con licenza Apache 2.0, favorendo riuso e sperimentazione da parte di università, Ong, startup e amministrazioni pubbliche.

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