70 ricercatori esperti di sismologia, vulcanologia, geofisica, modellistica numerica, fisica dei terremoti, data science e intelligenza artificiale sono stati ospiti, dal 14 al 19 giugno scorsi, del resort Baia Samuele di Scicli, in occasione di ML4SEG 2026 \u2013 Machine Learning for Solid Earth Geosciences and Earthquake Physics, la conferenza internazionale dedicata all\u2019applicazione dell\u2019intelligenza artificiale alla geofisica.
\nL\u2019evento, organizzato dall\u2019Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (Osservatorio Etneo), dal Los Alamos National Laboratory, dall\u2019Universit\u00e0 di Roma La Sapienza (Dipartimento di Scienze della Terra), dall\u2019Universit\u00e0 di Catania (Dipartimento di Scienze Biologiche, Geologiche e Ambientali), dall\u2019Universit\u00e0 di Perugia (Dipartimento di Fisica e Geologia) e dall\u2019\u00c9cole normale sup\u00e9rieure \u2013 PSL, ha permesso di discutere come deep learning, foundation models, physical-guided AI, digital twins, reti neurali, tecniche di explainable AI e tecnologie innovative come il Distributed Acoustic Sensing possano contribuire a trasformare il modo in cui studiamo terremoti, vulcani, deformazioni del suolo, eventi estremi meteo-marini e risorse geotermiche.
\nML4SEG 2026 conferma la crescente centralit\u00e0 dell\u2019intelligenza artificiale nelle scienze della Terra e, allo stesso tempo, il ruolo della Sicilia come laboratorio naturale e luogo privilegiato per il confronto internazionale su terremoti, vulcani e rischi naturali. Tra i temi al centro della conferenza vi sono stati il miglioramento dei cataloghi sismici, il riconoscimento automatico dei segnali geofisici compresa l’evoluzione delle propriet\u00e0 delle zone di faglia durante i cicli sismici, la modellazione dei processi di faglia, l\u2019analisi di grandi moli di dati provenienti dalle reti di monitoraggio, lo sviluppo di sistemi di early warning, l\u2019interpretazione dei segnali vulcanici, il monitoraggio di eventi meteo-marini estremi e la costruzione di scenari evolutivi per fenomeni naturali complessi.
\nUn aspetto centrale di ML4SEG 2026 ha riguardato le ricadute di queste ricerche per la mitigazione dei rischi naturali. L\u2019integrazione tra reti di monitoraggio, intelligenza artificiale e modelli basati sulla fisica dei processi naturali pu\u00f2 contribuire a riconoscere pi\u00f9 rapidamente segnali anomali, migliorare la tempestivit\u00e0 dei sistemi di allerta, supportare la valutazione degli scenari di pericolosit\u00e0 e fornire strumenti pi\u00f9 efficaci alla comunit\u00e0 scientifica, agli enti di monitoraggio e alle strutture di protezione civile.
\nIn territori esposti a pericolosit\u00e0 sismica, vulcanica, idrogeologica e costiera, come la Sicilia e pi\u00f9 in generale l\u2019area mediterranea, lo sviluppo di metodologie innovative per l\u2019analisi dei dati geofisici rappresenta un tassello fondamentale per rafforzare la prevenzione, la preparazione e la risposta agli eventi naturali estremi. In questa prospettiva, l\u2019intelligenza artificiale non \u00e8 soltanto una nuova frontiera tecnologica, ma uno strumento potenzialmente strategico per aumentare la resilienza dei territori e ridurre l\u2019impatto dei rischi naturali sulla popolazione, sulle infrastrutture e sulle attivit\u00e0 economiche.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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