In un’epoca segnata da una crescente instabilità ambientale, la gestione delle infrastrutture critiche richiede un cambio di paradigma: passare dalla semplice conformità normativa a una strategia operativa basata sul dato. Nasce con questo obiettivo Airis, la piattaforma europea lanciata dalla startup climate-tech Eoliann. Fondata nel 2022 da un team di quattro esperti under 30, Airis integra dati satellitari e algoritmi di machine learning per offrire una visione sistemica del rischio climatico. La piattaforma si distingue per la capacità di analizzare 6 rischi simultanei (alluvioni, frane, incendi, siccità, piogge intense e vento) su 4 orizzonti temporali (fino al 2050), valutando l’impatto su 17 tipologie di asset strategici, dai gasdotti alle reti elettriche.
Attraverso l’incrocio di 72 dimensioni di rischio e i diversi scenari di emissione Ipcc, la piattaforma non si limita a mappare i danni diretti, ma quantifica le conseguenze indirette sulla continuità dei servizi e sulle comunità.
Uno strumento essenziale per la pianificazione e la tutela del territorio: nell’intervista, ne illustra i meccanismi tecnologici e le visioni strategiche il cto di Eoliann, Giovanni Luddeni.
Airis valuta 6 rischi climatici contemporaneamente. Come gestisce la piattaforma l’interazione tra questi rischi (ad esempio l’effetto di una siccità che aumenta la probabilità di incendi o frane successive) per offrire una visione sistemica della vulnerabilità?
Tutte le stime fornite da Airis derivano da una catena modellistica comune. A partire dai dati che acquisiamo (meteoclimatici, morfologici, antropici, storici degli eventi estremi e altri ancora) costruiamo indicatori intermedi spiegabili, che costituiscono la base dei risultati visibili in piattaforma. A questo si aggiunge una modellazione specifica del comportamento degli asset del cliente rispetto ai diversi tipi di sollecitazione generati dagli eventi considerati.
Per garantire robustezza e precisione, ogni rischio deve poter essere valutato anche in modo indipendente dagli altri; allo stesso tempo, la matrice modellistica condivisa assicura coerenza tra i diversi risultati. In una fase finale, per ciascun asset, aggreghiamo gli indicatori specifici di ogni rischio così da ottenere anche indicatori più sintetici, capaci di restituire una misura dell’esposizione complessiva.
La piattaforma analizza dati fino al 2050 incrociandoli con diversi scenari di emissione. In che modo queste proiezioni aiutano i gestori di infrastrutture critiche a giustificare investimenti oggi per rischi che potrebbero concretizzarsi pienamente solo tra vent’anni?
Le aziende con cui lavoriamo devono progettare, sviluppare e mantenere infrastrutture sulla base di piani di investimento e gestione che si estendono su orizzonti temporali molto lunghi, spesso decennali. Per valutare correttamente il ritorno degli investimenti strutturali e l’evoluzione dei costi operativi nel tempo, è quindi necessario considerare come cambierà il livello di pericolo associato agli eventi estremi.
Questo dipende sia dal cambiamento climatico sia dagli effetti dell’antropizzazione, che spesso aumentano la vulnerabilità degli asset anche a parità di condizioni meteoclimatiche. Trascurare questi fattori porterebbe a sottostimare l’evoluzione dei costi e a compromettere l’efficacia delle decisioni sull’impiego delle risorse nella gestione di grandi infrastrutture.
Oltre ai danni fisici diretti agli asset, Airis quantifica anche i danni indiretti. Quali parametri vengono utilizzati per misurare l’impatto economico e sociale della perdita di continuità dei servizi (come energia o trasporti) sulle comunità locali?
Lavorando con aziende che gestiscono infrastrutture di rilevanza nazionale, possiamo valutare insieme ai clienti anche gli effetti della mancata erogazione dei servizi. Questo tipo di analisi richiede in genere un livello più profondo di integrazione con i dati del cliente e comporta spesso un’attività di co-sviluppo significativa.
Per completarla utilizziamo soprattutto dati che descrivono la configurazione e il funzionamento delle reti, che vengono poi combinati con gli indicatori prodotti dalla nostra modellazione, così da stimare l’impatto indiretto generato dalle interruzioni del servizio.
Quali sono i prossimi passi nello sviluppo tecnologico di Airis per far sì che la piattaforma, oltre a segnalare un rischio, possa anche suggerire l’intervento tecnico più efficace per mitigarlo?
Suggerire in modo affidabile l’intervento tecnico più efficace è un’evoluzione che ci interessa molto, ma rappresenta ancora un passaggio ulteriore, data l’elevata complessità del problema. Nel frattempo, stiamo arricchendo l’offerta scenaristica di Airis con valutazioni del rischio su orizzonti temporali più brevi, così da affiancare alla previsione di lungo termine uno strumento più operativo, utile a supportare decisioni su fenomeni più rapidi.
Questo ci permetterà di offrire una visione ancora più completa e di lavorare insieme agli esperti sul campo per valutare interventi sempre più mirati.
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