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AI

Analisi del rischio climatico usando l’intelligenza artificiale

Le banche centrali, le autorità di vigilanza e le istituzioni finanziarie hanno bisogno di dati di alta qualità e accessibili per modellare i rischi finanziari posti dai cambiamenti climatici. La mancanza di standard globali di rendicontazione rende difficile questo compito. Il progetto Gaia ha cercato di superare le differenze nelle definizioni e nei quadri informativi delle varie giurisdizioni per offrire la necessaria trasparenza e rendere più facile il confronto delle informazioni sui rischi finanziari legati al clima.

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Le attività umane influenzano gli eventi estremi

L’intensificazione delle precipitazioni estreme a causa del riscaldamento derivante da attività antropogeniche è prevista in modo sostanziale dai modelli climatici globali, ma è molto difficile da rilevare nei dati osservativi. Per la prima volta uno studio approfondito dell’UCLA (Università della California di Los Angeles) ha utilizzato l’intelligenza artificiale per elaborare grandi quantità di dati a livello mondiale, mettendo in evidenza la correlazione tra eventi estremi e riscaldamento del clima.

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Valutazione del rischio grandine

La grandine è un fenomeno meteorologico con impatti negativi che colpisce molteplici settori socio-economici come l’agricoltura, gli impianti ad energia rinnovabile e le assicurazioni. Di conseguenza, la mitigazione del rischio legato alla grandine in regioni particolarmente sensibili come l’Italia ha favorito lo sviluppo di una ricerca che comprendesse una più profonda comprensione delle condizioni ambientali favorevoli alla formazione della grandine e il miglioramento delle capacità di previsione della grandine.

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