Acqua Nascosta Sotto Controllo: Come l’AI Ispirata all’Immunità di Gregge Rivoluziona le Previsioni Idriche!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa di fondamentale per la nostra vita, anche se spesso non ce ne rendiamo conto: l’acqua sotterranea. È quella risorsa preziosa nascosta sotto i nostri piedi, essenziale per bere, per l’agricoltura, per le industrie e per mantenere in salute i nostri ecosistemi. Immaginatevela come un enorme salvadanaio d’acqua, soprattutto dove quella in superficie scarseggia. Ci aiuta a superare la siccità e garantisce che possiamo portare cibo in tavola.

Però, c’è un “ma”. Questo tesoro nascosto è sotto stress. Lo stiamo estraendo troppo velocemente, lo inquiniamo con scarichi industriali e agricoli, e i cambiamenti climatici stanno scombussolando i suoi ritmi naturali di ricarica. Insomma, rischiamo di rimanere a secco o con acqua inutilizzabile. Per questo, monitorare e, soprattutto, prevedere i livelli delle acque sotterranee è diventato cruciale per una gestione sostenibile, un po’ come controllare il meteo per pianificare un viaggio.

I Metodi Tradizionali: Utili ma con Limiti

Per anni, noi scienziati abbiamo usato modelli fisici e numerici, come il famoso MODFLOW, per simulare come l’acqua si muove sottoterra. Sono strumenti validi, basati su principi idrologici solidi. Il problema? Richiedono una marea di dati, spesso difficili da ottenere, tanto tempo di calcolo e, a volte, faticano a catturare la complessità e le stranezze del mondo reale, perché tendono a semplificare un po’ troppo le cose, vedendo tutto in modo lineare.

L’Arrivo del Supereroe: Il Machine Learning

Ed è qui che entra in gioco il machine learning (ML), l’intelligenza artificiale che impara dai dati. Pensatelo come un detective super intelligente che analizza montagne di informazioni per scovare schemi nascosti e fare previsioni accurate. L’ML è flessibile, veloce e bravissimo a gestire relazioni complesse e non lineari, proprio quelle che caratterizzano il comportamento delle acque sotterranee.

Esistono diversi tipi di modelli ML:

• Modelli “Shallow” (superficiali): Come RBF, ANFIS e ANN. Sono affidabili, relativamente semplici e veloci.
• Modelli “Deep” (profondi): Come RNN, LSTM e CNN. Questi sono più potenti nel catturare le dinamiche temporali (come cambiano le cose nel tempo) e spaziali (come variano da un posto all’altro).

Però, anche i modelli ML più bravi, usati da soli, a volte non bastano. Ogni modello ha i suoi punti di forza e di debolezza. E se potessimo combinarli per creare un “super-modello”?

La Squadra Vincente: Il Modello Ensemble

L’idea geniale è stata proprio questa: creare un modello “Ensemble” (En), cioè una squadra di modelli ML diversi (sia shallow che deep) che lavorano insieme. Immaginate una squadra di calcio con attaccanti, difensori e centrocampisti: ognuno ha il suo ruolo, e insieme sono più forti. Il modello En fa la stessa cosa: combina le previsioni dei singoli modelli, pesandole in modo intelligente, per ottenere un risultato finale molto più accurato e robusto.

L’Allenatore Speciale: L’Ottimizzatore CHIO

Ma come decidere quanto deve “pesare” il parere di ogni modello nella squadra? Qui entra in gioco un altro protagonista affascinante: il Coronavirus Herd Immunity Optimizer (CHIO). Sì, avete letto bene, si ispira proprio ai meccanismi dell’immunità di gregge che abbiamo imparato a conoscere durante la pandemia! Questo algoritmo di ottimizzazione, relativamente nuovo (del 2021), è incredibilmente bravo a trovare il bilanciamento perfetto tra esplorare nuove soluzioni e sfruttare quelle già conosciute, evitando di “accontentarsi” troppo presto e trovando pesi ottimali per ogni modello nel nostro team Ensemble. Pensate, è la prima volta che CHIO viene usato per ottimizzare un modello Ensemble specificamente per la previsione dei livelli delle acque sotterranee! Una vera novità nel campo.

Il Campo di Prova: Il Bacino del Fiume Ergene in Turchia

Per mettere alla prova questa nuova super-squadra (Ensemble + CHIO), abbiamo scelto un’area che purtroppo conosce bene i problemi di cui parlavamo: il bacino del fiume Ergene, nel nord-ovest della Turchia. È una zona importantissima per l’agricoltura e l’industria, ma sta soffrendo terribilmente per l’eccessivo prelievo di acqua sotterranea, l’inquinamento e gli effetti del cambiamento climatico. Un banco di prova perfetto e significativo.

Abbiamo raccolto dati settimanali sui livelli dell’acqua da quattro pozzi diversi, distribuiti nell’area per catturare le differenze locali (l’acquifero non è uguale dappertutto!), coprendo un periodo lunghissimo: dal 1966 al 2023. Un patrimonio di informazioni prezioso!

Preparazione e Allenamento della Squadra

Prima di far scendere in campo i modelli, abbiamo preparato i dati con cura. Li abbiamo “normalizzati” (portati tutti sulla stessa scala, da 0 a 1, per non creare squilibri) e poi li abbiamo divisi: il 70% per “allenare” i modelli (la fase di training) e il 30% per “testarli” su dati che non avevano mai visto prima (la fase di testing).

Un passaggio chiave è stato scegliere gli input giusti. Non basta dare al modello il livello dell’acqua di ieri per prevedere quello di domani. Bisogna capire quanto indietro nel tempo dobbiamo guardare. Per farlo, abbiamo usato due tecniche statistiche: la Funzione di Autocorrelazione Parziale (PACF) e il Gamma Test (GT). In pratica, ci hanno aiutato a capire quali dati storici (quanti “passi” indietro nel tempo, o “lag”) fossero più significativi per prevedere il futuro in ciascuno dei quattro pozzi. Questo è fondamentale perché ogni zona ha la sua “memoria” idrologica.

Infine, abbiamo testato i modelli in due modalità:

• Test a breve termine: Prevedere il livello di domani usando i dati reali di oggi, ieri, ecc.
• Test a lungo termine: Prevedere il livello di domani usando i dati reali fino a oggi, ma poi prevedere dopodomani usando la previsione fatta per domani, e così via. Questo simula uno scenario più realistico, dove non abbiamo i dati futuri osservati.

I Risultati: Una Vittoria Schiacciante!

E ora, i risultati del “campionato”! Come sono andate le cose?

Durante l’allenamento, tutti i modelli, sia shallow che deep, sembravano bravi, con metriche come l’R² (che misura quanto bene il modello spiega i dati, vicino a 1 è ottimo) vicine a 0.99 e l’RMSE (l’errore medio, più basso è meglio) molto basso, circa 0.5 metri.

Ma è nella fase di test che si vedono i veri campioni.
Nei test a breve termine, i modelli deep (RNN, LSTM, CNN) hanno costantemente battuto i modelli shallow (RBF, ANFIS, ANN). Hanno mantenuto R² altissimi e RMSE bassi, dimostrando di catturare meglio le dinamiche rapide.
Nei test a lungo termine, la superiorità dei modelli deep è diventata ancora più evidente. Mentre l’errore dei modelli shallow tendeva ad accumularsi (RMSE che saliva anche a 7 metri nel pozzo più difficile!), i modelli deep rimanevano molto più stabili e precisi (RMSE intorno a 0.6 – 3 metri a seconda del pozzo).

E il nostro modello Ensemble ottimizzato con CHIO? Ha letteralmente sbaragliato la concorrenza! Abbiamo usato un’analisi a punteggio (“score analysis”) che considera ben 16 diverse metriche di performance. In tutti e quattro i pozzi, il modello En ha ottenuto il punteggio più alto, superando quota 200 (mentre i singoli modelli, anche i deep migliori, si fermavano tra 140 e 180, e gli shallow molto più in basso).

Guardando i grafici temporali, era evidente: le previsioni del modello En seguivano quasi perfettamente i livelli dell’acqua reali osservati, sia nelle fluttuazioni improvvise (test a breve termine) sia nelle tendenze di lungo periodo (test a lungo termine), anche nel pozzo W3, quello più “capriccioso” e difficile da prevedere. Era stabile, affidabile e incredibilmente accurato. La combinazione dei modelli e l’ottimizzazione CHIO hanno davvero fatto la differenza, sfruttando i punti di forza di ciascun componente e mitigando le debolezze.

Perché Tutto Questo è Importante? Il Legame con gli Obiettivi Globali (SDGs)

Ok, abbiamo un modello super accurato. E quindi? Beh, le implicazioni sono enormi e si collegano direttamente agli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs) delle Nazioni Unite. Avere previsioni affidabili sui livelli delle acque sotterranee ci permette di:

• Gestire meglio l’acqua (SDG 6 – Acqua Pulita e Servizi Igienico-Sanitari): Possiamo pianificare i prelievi in modo più intelligente, evitando di svuotare gli acquiferi, proteggere la qualità dell’acqua potabile e migliorare l’efficienza dell’uso idrico in agricoltura e industria. Stimiamo che il nostro approccio possa contribuire per circa il 50% agli obiettivi di gestione sostenibile dell’acqua di SDG 6!
• Adattarci ai Cambiamenti Climatici (SDG 13 – Lotta contro il Cambiamento Climatico): Previsioni accurate aiutano a capire l’impatto di siccità o eventi estremi sulla ricarica degli acquiferi e a pianificare misure di adattamento. Contributo stimato: 40% a SDG 13.
• Sostenere l’Economia (SDG 8 – Lavoro Dignitoso e Crescita Economica e SDG 12 – Consumo e Produzione Responsabili): Garantire acqua per l’agricoltura e l’industria in modo sostenibile supporta la produttività economica e l’uso efficiente delle risorse. Contributi stimati: 17% a SDG 8 e 9% a SDG 12.
• Promuovere Equità Sociale e Salute (SDG 3 – Salute e Benessere e SDG 11 – Città e Comunità Sostenibili): Assicurare una distribuzione equa dell’acqua e prevenire i rischi sanitari legati all’acqua inquinata o scarsa è fondamentale per il benessere delle comunità, specialmente quelle più vulnerabili. Contributi stimati: 8% a SDG 3 e 10% a SDG 11.

In pratica, questo modello non è solo un esercizio accademico, ma uno strumento concreto per prendere decisioni migliori, proteggere una risorsa vitale e costruire un futuro più sostenibile ed equo.

Conclusioni e Prossimi Passi

Abbiamo sviluppato e testato con successo un nuovo modello Ensemble, che combina diversi approcci di machine learning (shallow e deep) e li ottimizza con l’innovativo algoritmo CHIO, per prevedere i livelli delle acque sotterranee. Applicato al complesso bacino del fiume Ergene in Turchia, ha dimostrato una precisione e una robustezza superiori a tutti i modelli individuali, catturando efficacemente sia le variazioni rapide che le tendenze a lungo termine.

Questo lavoro non solo migliora la nostra capacità di previsione idrologica, ma offre anche uno strumento potente per supportare la gestione sostenibile delle risorse idriche e contribuire attivamente al raggiungimento di molti Obiettivi di Sviluppo Sostenibile.

Cosa ci riserva il futuro? Vogliamo integrare dati in tempo reale e testare questo approccio in altre regioni del mondo con caratteristiche idrogeologiche diverse, per renderlo uno strumento ancora più universale e affidabile. La sfida per proteggere la nostra acqua nascosta continua, ma ora abbiamo un alleato tecnologico in più dalla nostra parte!

Fonte: Springer