Saltar al contenido principal
Noticias

Inteligencia artificial en vulcanología

por 11 de septiembre de 2023#!31Lun, 22 Jul 2024 11:05:36 +0200+02:003631#31Mon, 22 Jul 2024 11:05:36 +0200+02:00-11Europa/Roma3131Europa/Roma202431 22am31am-31Mon, 22 Jul 2024 11:05:36 +0200+02:0011Europa/Roma3131Europa/Roma2024312024Mon, 22 Jul 2024 11:05:36 +02000511057amlunes=3816#!31lun, 22 jul 2024 11:05:36 +0200+02:00Europa/Roma7#julio 22, 2024#!31Lun, 22 Jul 2024 11:05:36 +0200+02:003631#!31Mon, 22 Jul 2024 11:05:36 +0200+02:00-11Europe/Rome3131Europe/Rome202431#!31Mon, 22 Jul 2024 11:05:36 +0200+02:00Europe/Rome7#No hay comentarios

Inteligencia artificial

en vulcanología

Il mistero che circonda i serbatoi magmatici dei vulcani è stato a lungo una questione irrisolta nel campo della vulcanologia. Capire dove si trovano questi serbatoi è vitale per prevedere eruzioni future e la loro potenziale intensità. Un gruppo di ricercatori dell’Università di Firenze ha fatto un passo significativo in questa direzione, sviluppando una applicazione basata su intelligenza artificiale, chiamata GAIA (Geo Artificial Intelligence thermobArometry), che è in grado di predire la profondità dei serbatoi magmatici.

L’Importanza di Comprendere la Profondità dei Serbatoi Magmatici

Secondo Simone Tommasini, docente di Petrologia e Petrografia all’Università di Firenze e coordinatore del team di ricerca, la profondità dei serbatoi magmatici è una variabile cruciale per valutare la pericolosità di un vulcano. Questi serbatoi sono risonatori di pressione e temperatura, e la loro posizione potrebbe cambiare nel tempo. Tuttavia, ottenere queste informazioni direttamente dal sottosuolo è estremamente difficile e richiede nuovi metodi di indagine.

GAIA: un gran avance en el análisis de volcanes

GAIA è uno strumento di analisi avanzato che utilizza intelligenza artificiale e dati sulla composizione chimica dei minerali chiamati clinopirosseni, comunemente trovati nelle rocce vulcaniche. Attraverso questa analisi, GAIA è in grado di determinare pressione e temperatura, e quindi la profondità, delle camere magmatiche da cui questi minerali provengono. Questo strumento rappresenta un avanzamento significativo rispetto ai tradizionali metodi di analisi utilizzati in vulcanologia.

Metodología y Verificación de Datos

Lorenzo Chicchi, dottorando del Dipartimento di Fisica e Astronomia all’Università di Firenze e primo firmatario dell’articolo sulla rivista Earth and Planetary Science Letters, ha spiegato che la metodologia dietro GAIA è stata sviluppata in due fasi. Inizialmente, il sistema è stato addestrato su una parte del database esistente e successivamente è stata testata la sua accuratezza predittiva sul resto del set di dati. Il risultato? GAIA ha superato i metodi di analisi tradizionali per quanto riguarda l’accuratezza.

Aplicación práctica: estudios sobre cinco volcanes italianos

GAIA è stato applicato allo studio di cinque vulcani italiani attivi: Etna, Stromboli, Vesuvio, Vulcano e Campi Flegrei. I risultati sono stati straordinari, rivelando dettagli sulla struttura dei serbatoi magmatici di questi vulcani durante la loro intera storia eruttiva.

Perspectivas futuras e implicaciones para la seguridad

I docenti Duccio Fanelli e Luca Bindi, del Dipartimento di Fisica della Materia e di Mineralogia all’Università di Firenze, concludono con ottimismo. Essi sperano che GAIA, essendo un’applicazione di libero utilizzo, diventi un essenziale strumento di lavoro nel campo della vulcanologia. Lo strumento potrebbe contribuire a raccogliere dati robusti che saranno utili per valutare i rischi associati alle eruzioni vulcaniche, rendendo un grande servizio alla comunità scientifica e alla società nel suo insieme.

Usando palabras clave como “Inteligencia Artificial”, “Vulcanología“, “Ricerca scientifica”, “Università di Firenze”, “GAIA”, e “Serbatoi magmatici”, questo blog è ottimizzato per SEO e dovrebbe attirare un ampio pubblico interessato a questi argomenti.

Dejar una respuesta