Gli incendi boschivi sono una minaccia crescente, alimentata dai cambiamenti climatici e da condizioni ambientali sempre più estreme.

A gennaio 2025, Los Angeles ha vissuto un inferno di fuoco: cinque morti, 130mila evacuati, seimila ettari distrutti e danni stimati in 200 miliardi di dollari. La combinazione di vegetazione secca – cresciuta rigogliosa dopo le piogge del 2023 e poi arsa dalla siccità – con i venti caldi di Santa Ana ha creato una tempesta perfetta. I metodi tradizionali di previsione, basati su indici meteorologici come il Canadian Fire Weather Index (FWI), hanno riconosciuto il rischio, ma non sono riusciti a individuare con precisione dove il fuoco avrebbe colpito per primo. È qui che entra in gioco l’Intelligenza Artificiale (IA), una tecnologia che sta ridefinendo il modo in cui affrontiamo questa catastrofe globale.

Il nuovo orizzonte della previsione: il metodo ECMWF di Francesca Di Giuseppe

Sotto la guida dell’italiana Francesca Di Giuseppe, ricercatrice del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF), un team di scienziati ha sviluppato un approccio rivoluzionario, pubblicato su Nature Communications.

La previsione degli incendi boschivi è un campo di ricerca attivo da decenni e ha portato all’istituzione di sistemi di allerta precoce a partire dagli anni ’70 – ha detto Di Giuseppe – ma i tradizionali indici di rischio incendi basati sul meteo spesso non sono molto precisi”

Il nuovo modello, chiamato Probability of Fire (PoF), utilizza il Machine Learning per analizzare 19 set di dati, combinando variabili come temperatura, umidità, velocità del vento, densità di vegetazione secca, presenza umana e infrastrutture (strade, reti elettriche).

Rispetto ai metodi classici, il PoF offre previsioni globali fino a dieci giorni in anticipo, con una risoluzione spaziale di 1 km. Questo significa non solo sapere quando un incendio potrebbe divampare, ma anche dove, con una precisione senza precedenti. “Essere in grado di aggiungere questi elementi grazie al Machine Learning aiuta a perfezionare le previsioni. Ci permette, ad esempio, di poter escludere aree calde e secche ma che difficilmente subiranno inneschi, magari perché non ci sono pericoli per le persone oppure perché non c’è sufficiente vegetazione secca che possa bruciare “, ha aggiunto Di Giuseppe. Nel caso di Los Angeles, i ricercatori sostengono che il PoF avrebbe potuto identificare le zone più a rischio, consentendo interventi mirati prima che il disastro si scatenasse.

Los Angeles: l’IA sul campo contro il fuoco

Oltreoceano, la California sta già sperimentando soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale per prevenire gli incendi. Secondo un articolo di NOVA Education del 27 marzo 2025, un sistema di sorveglianza utilizza oltre mille telecamere posizionate sulle cime delle montagne per monitorare i primi segnali di fumo. Queste telecamere, integrate con algoritmi di IA, analizzano in tempo reale le immagini per rilevare anomalie, permettendo interventi rapidi prima che i roghi si espandano. Inoltre, come riportato da Clive Cookson su X il 3 aprile 2025, scienziati stanno affinando modelli predittivi che combinano dati satellitari, condizioni meteo e vegetazione per mitigare disastri come quello di Los Angeles.

Un esempio concreto è il lavoro del WIFIRE Lab dell’Università della California a San Diego, che nel 2019 ha supportato i vigili del fuoco di Los Angeles con simulazioni IA sul comportamento dei grandi incendi. Questo approccio, descritto da Key4biz, integra immagini satellitari, dati meteorologici e informazioni sul terreno per prevedere l’evoluzione dei roghi, ottimizzando le strategie di intervento. A ciò si aggiunge il California Forest Observatory, un progetto di Salo Sciences e Planet, che utilizza l’IA per mappare i boschi californiani e identificare aree a rischio, offrendo un aiuto cruciale nella prevenzione.

Perché i metodi tradizionali non bastano più

I sistemi classici, come il già citato FWI, si basano su parametri meteorologici – temperatura, umidità, vento – e sulla disponibilità di combustibile. Tuttavia, come sottolineato da MeteoSvizzera, la natura caotica degli incendi, influenzata da fattori umani (90% dei roghi è causato dall’uomo, secondo la Commissione Europea) e ambientali complessi, li rende inadeguati. A Los Angeles, ad esempio, la siccità prolungata e l’aumento delle temperature – effetti del riscaldamento globale – hanno trasformato la vegetazione in un combustibile perfetto. I metodi tradizionali hanno segnalato il pericolo, ma non hanno potuto prevedere con esattezza i punti di innesco, lasciando le autorità impreparate.

Un approccio integrato: meteo, vegetazione e presenza umana

Il punto di forza del modello ECMWF e delle soluzioni californiane è l’integrazione di dati diversi. La vegetazione secca, misurata tramite immagini satellitari e sensori IoT, è un indicatore chiave: più è abbondante e arida, maggiore è il rischio. La presenza umana, invece, aggiunge un ulteriore livello di complessità. Strade, linee elettriche e attività agricole possono essere scintille fatali, come dimostrato dal rogo di Atri, in Italia, dove una telecamera IA di INWIT e WWF ha rilevato un incendio causato da residui vegetali bruciati (ESG360). Combinando questi fattori con le previsioni meteo, l’IA offre una visione olistica, capace di distinguere tra aree a rischio reale e falsi positivi.

Il futuro della prevenzione: una rivoluzione globale

Il lavoro di Francesca Di Giuseppe e le sperimentazioni in California rappresentano solo l’inizio. L’ECMWF sta integrando il modello SPARKY nel suo sistema IFS per creare un accoppiamento bidirezionale: il meteo influenza il fuoco, e il fuoco retroagisce sul meteo, come nel caso della piroconvezione osservata in Canada nel 2023 (MeteoSvizzera). Negli Stati Uniti, strumenti come RADR-Fire usano IA e cloud per monitorare i roghi in tempo reale, calcolando rischi e danni (Key4biz). In Italia, progetti come quello dell’Università di Genova con droni e IA (Agenda Digitale) promettono di rivoluzionare la sorveglianza.

Questa rivoluzione tecnologica non solo salva vite e territori, ma riduce anche i costi: un miliardo di euro all’anno in Italia, decine di miliardi in California. Con il cambiamento climatico che allunga la stagione degli incendi – in Europa ora si estende oltre l’estate, secondo la Commissione Europea – l’IA è un alleato indispensabile.

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