Catastrofi annunciate
E dunque il 2023 è avviato a essere l’anno più caldo da quando vengono registrate le temperature globali. Secondo l’organizzazione non profit Climate Central, citata da Nature, negli ultimi 12 mesi la temperatura media globale ha superato di 1,32° la media del periodo tra il 1850 e il 1900. E un quarto della popolazione mondiale, 1,9 miliardi di persone, ha dovuto affrontare almeno 5 giorni di seguito di calore estremo e pericoloso per la salute.
In effetti, i fenomeni atmosferici estremi si stanno moltiplicando, in forme diverse: piogge torrenziali e alluvioni, venti devastanti e cicloni, calore elevatissimo, appunto, e così via. La maggior parte del problema viene dalle conseguenze dell’industrializzazione basata sull’energia estratta dalla combustione di carbone e idrocarburi. Almeno 1,28° di quel 1,32° è stato causato dalle attività umane, secondo Friederike Otto dell’Imperial College di Londra, citato da Nature.
Il segretario generale dell’Onu, Antonio Guterres, dice sempre più spesso che i Governi del mondo sono molto in ritardo sull’agenda per contrastare l’emergenza climatica. La Cop28 si avvicina ma le decisioni che servono sembrano allontanarsi. E anche se le scelte politiche globali non fossero tanto pericolosamente in ritardo, gli umani dovrebbero comunque affrontare una fase di adattamento al cambiamento climatico.
Almeno fino a quando, nella migliore delle ipotesi, non avranno raggiunto l’obiettivo di azzerare le emissioni nette di CO2, gli umani dovranno convivere con l’emergenza climatica. E poiché tra le conseguenze di questa crisi ci sono i fenomeni estremi, l’adattamento richiede una migliore capacità di prevederli.
Il gemello digitale della Terra che è in produzione grazie alla spinta della Commissione Europea, DestinE, elaborato da ESA, ECMWF e EUMETSAT, potrà diventare un punto di riferimento per sapere ciò che avviene e simulare le conseguenze di decisioni possibili.
Intanto, DeepMind ha annunciato i risultati della sua sperimentazione del modello GraphCast per le previsioni del tempo. L’azienda, del gruppo di Google, afferma che la sua intelligenza artificiale, GraphCast,genera previsioni più accurate di quelle modello High Resolution Forecast (HRES), prodotto dallo European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). E aggiunge che le produce più velocemente.
Il punto è che il modello GraphCast, dicono a DeepMind, è in grado di prevedere accuratamente anche i fenomeni estremi. Con 10 giorni di anticipo.
È una capacità straordinariamente interessante, se fosse confermata, proprio perché significherebbe che il modello di DeepMind non è limitato nella sua “immaginazione” dalla necessità di proiettare nel futuro l’esperienza “media” del passato, ma anche le possibili condizioni che producono situazioni “estreme”, appunto.
Se questa abilità del modello di DeepMind fosse confermata, le possibili conseguenze pratiche e concettuali sarebbero tutte da meditare. In effetti, GraphCast potrebbe essere importante per preparare la popolazione all’arrivo di fenomeni catastrofici. E abbatterebbe ulteriormente l’idea che le catastrofi siano fatalità. Quindi, imporrebbe alle amministrazioni che governano la società di assumersi la responsabilità di organizzare la preparazione ai fenomeni catastrofici.
Le domande conseguenti sarebbero rilevantissime. Le società potrebbero valutare la capacità delle amministrazioni e votarle in funzione delle loro performance? Le compagnie di assicurazioni avrebbero la possibilità di rivalersi sulle amministrazioni politiche nel caso non facciano tutto il possibile per limitare i danni? Le aziende potrebbero adattare le localizzazioni in funzione degli investimenti nella cura del suolo operati dalle amministrazioni, rendendo più ricche le società più lungimiranti?
Insomma, di fronte a queste notizie, le domande si moltiplicano. In questo scenario, ci sarebbero ottime probabilità che le conoscenze generate da DeepMind diventino strategiche. E che il potere di Google si allarghi ulteriormente. Anche su questo punto le società sono chiamate a prepararsi.
