Dai cinque a 10 minuti. Questo è il tempo che serve alla cenere vulcanica surriscaldata per essere sparata ad 11 chilometri di altezza nel cielo, raggiungendo altitudini in cui sono presenti anche i jet commerciali.
Ora gli scienziati hanno sviluppato un nuovo algoritmo in grado di identificare e tracciare le nubi di cenere esplosive subito dopo l’eruzione dei vulcani. Utilizzando immagini satellitari, il programma può misurare la temperatura, l’altezza e la traiettoria delle nubi in espansione in circa tre minuti, i ricercatori lo segnalano in un documento online l’8 novembre.
Tracciando questi pennacchi di cenere quasi in tempo reale, gli scienziati possono allertare le autorità aeronautiche e se è necessario modificare gli avvisi sulla direzione della cenere vulcanica o modificare le traiettorie di volo di qualsiasi aereo che si dirige verso eruzioni pericolose. “Il rilevamento tempestivo è fondamentale“, afferma il coautore dello studio Michael Pavolonis, uno scienziato fisico che lavora presso la National Oceanic and Atmospheric Administration di Madison, in Wisconsin.
La nuova tecnologia potrebbe essere particolarmente utile per il monitoraggio dei vulcani non monitorati nelle regioni remote. Dei circa 1.500 vulcani attivi in tutto il mondo, vengono monitorati meno del 10 percento.
L’algoritmo funziona scansionando le immagini scattate dai satelliti meteorologici come la joint venture NOAA
e NASA, il sistema Geostationary Operational Environmental Satellite e il Giapponese Himawari-8. Questi satelliti circondano l’equatore scattando foto di ampie strisce della Terra ogni 30 secondi.
La sfida è distinguere diversi tipi di nuvole, dice Pavolonis. Per distinguere l’eruzione delle nubi di cenere vulcanica e la formazione di grandi temporali, ad esempio, l’algoritmo analizza la temperatura di luminosità. Quando le nubi di cenere surriscaldate si alzano nel cielo, si raffreddano rapidamente mentre si avvicinano alla stratosfera.
I ricercatori hanno “addestrato” l’algoritmo su 79 eruzioni vulcaniche viste in dati satellitari dal 2002 al 2017. Quando l’algoritmo utilizzava dati provenienti da precedenti generazioni di satelliti, identificava accuratamente le nuvole di cenere circa il 55% delle volte. Usando i dati dei nuovi satelliti, il programma ha individuato le nuvole in quasi il 90% dei casi.
Mike Burton, un vulcanologo dell’Università di Manchester in Inghilterra che non è stato coinvolto nello studio, è desideroso di vedere l’intelligenza artificiale utilizzata nel monitoraggio delle eruzioni vulcaniche. “Penso che ci sia un enorme potenziale per l’apprendimento automatico da applicare in questo settore“.