Nell'India settentrionale la scorsa settimana, sette membri di una famiglia sono stati sepolti vivi nella loro casa da una frana causata da forti piogge. A luglio, una frana in una miniera di giada in Myanmar ha ucciso 27 persone. All'inizio di quest'anno, i flussi di detriti nel sud della California hanno ucciso oltre 20 persone.
Frane, frane, flussi di detriti - tutti i pericoli geologici che coinvolgono terra, fango o rocce che si muovono rapidamente in discesa - possono accadere quasi ovunque ci siano pendii. Quando si verificano all'improvviso e apparentemente senza preavviso, sono spesso mortali. Sebbene le stime siano diverse, questi eventi uccidono quasi 5.000 persone all'anno.
Ma i ricercatori australiani potrebbero aver trovato un modo per rilevare le frane con due settimane di anticipo, dando ai residenti il tempo di evacuare e agli ingegneri l'opportunità di salire sulle pendici. Usando l'IA e la matematica applicata hanno sviluppato un software in grado di identificare i segni sottili di una diapositiva imminente, segni che sarebbero invisibili a occhio nudo.
"In questo momento, molte previsioni [su dove accadranno le frane] si basano sull'istinto di qualcuno sulla posizione", afferma Antoinette Tordesillas, professore alla School of Mathematics and Statistics dell'Università di Melbourne, che ha co-guidato la ricerca. “Non facciamo affidamento sull'istinto intestinale. Vogliamo sviluppare un metodo oggettivo qui. ”
Per sviluppare il software, Tordesillas e il suo team hanno utilizzato i dati radar di società minerarie, che producono informazioni estremamente dettagliate sullo spostamento della superficie delle piste. Il team ha raccolto i dati e ha cercato modelli, alla fine per capire quali reti di movimenti indicassero posizioni instabili. Hanno anche usato i dati di un vulcano italiano soggetto a frane per aiutare a sviluppare l'algoritmo.
"È un set di dati molto grande, e questo è uno sforzo che è fondamentalmente come trovare un ago in un pagliaio pieno di aghi", afferma Tordesillas. “Non si tratta solo di trovare uno schema, perché ci sono così tanti schemi che emergono nei dati sulle frane. La sfida è trovare l'unico modello che può darti un indizio sul luogo in cui questo evento deve accadere in futuro. "
Il software può anche incorporare dati su altri fattori di rischio da frana, come la pioggia e l'erosione, rendendo il targeting ancora più preciso. I dati utilizzati per il monitoraggio possono provenire da radar basati su terra, su satelliti o persino su droni.
Tordesillas e il suo team sperano che il software possa aiutare alcune delle popolazioni più vulnerabili del mondo.
"Le frane sono un problema globale", afferma. "Ma soprattutto è diventato molto diffuso nei paesi del Terzo mondo in quelle che vengono chiamate" città dell'immondizia "."
Queste città dell'immondizia, spiega Tordesillas, sono discariche con popolazioni di abusivi che vivono in mezzo alla spazzatura, raccogliendole per le cose da vendere o scambiare. A livello globale ci sono circa 15 milioni di persone che vivono in tali condizioni. Le città spazzate sono particolarmente inclini alle frane e sono intrinsecamente instabili.
"Stai parlando di cumuli di immondizia che comprendono solidi vagamente legati, spazzatura", dice Tordesillas. "La differenza tra queste aree e un pendio naturale è che in un pendio naturale il materiale geologico ha avuto millenni di congestione e solidificazione per formare un materiale stabile."
Mentre le frane che colpiscono aree ricche come la California del sud fanno notizia, le frane della città dei rifiuti spesso non vengono nemmeno segnalate, poiché i villaggi abusivi sono illegali. Tordesillas spera che il software del suo team possa aiutare ad avvisare tempestivamente questi residenti.
"Sembra promettente", afferma Michael Hamburger, professore di geofisica all'Università dell'Indiana che studia le frane, della tecnologia.
Il monitoraggio delle aree soggette a frane produce enormi quantità di dati, afferma Hamburger, e gli scienziati hanno bisogno di modi migliori per analizzare i dati. Tecnologie come il software dell'Università di Melbourne contribuiscono a rendere questa analisi più rapida.
Ma solo le aree monitorate potrebbero essere aiutate dal software e la maggior parte delle aree soggette a frane non sono affatto monitorate, afferma Hamburger. "È una piccola percentuale [che viene monitorata]", dice, "e nel mondo ci sono milioni e milioni di miglia quadrate, in particolare nelle regioni montuose, e in particolare nei paesi in via di sviluppo, che sono sistematicamente inclini a frane che sono sicuramente non essere monitorato in modo sistematico. "
Tordesillas spera che un giorno i dati possano eventualmente essere raccolti tramite piccoli dispositivi portatili, forse persino telefoni, rendendo il monitoraggio più accessibile per più località.
"Possiamo quindi prendere quei dati e restituire in pochi minuti la probabilità che si verifichi un collasso", afferma.
Il team spera anche di testare i propri strumenti per il monitoraggio della salute strutturale, prevedendo il crollo di strutture come ponti o dighe.
Con recenti crolli come il ponte di Genova, l'Italia che ha ucciso più di 40 e il crollo del ponte della Florida che ha ucciso sei ancora freschi nella nostra mente collettiva, il mondo potrebbe voler incrociare le dita per il successo della tecnologia.
