L’intelligenza artificiale può diventare uno strumento decisivo anche per proteggere l’Artico? È quanto emerge da uno studio pubblicato sulla rivista scientifica npj Clean Air del gruppo Nature, firmato da ricercatori dell’Istituto sull’inquinamento atmosferico del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Iia) e del Joint Research Centre della Commissione Europea, che hanno sviluppato un modello di IA capace di prevedere con maggiore precisione la concentrazione di PM10 nell’Artico e nel Nord Europa.
L’obiettivo della ricerca nasce da una criticità sempre più evidente: l’Artico non subisce soltanto gli effetti dell’aumento delle temperature e della fusione dei ghiacci, ma anche quelli dell’inquinamento prodotto a migliaia di chilometri di distanza. Le polveri sottili trasportate dalla circolazione atmosferica verso le alte latitudini contribuiscono infatti a scurire il ghiaccio, accelerandone la fusione, oltre a rappresentare un rischio sanitario per le popolazioni locali in caso di elevate concentrazioni di PM10.
Lo studio è stato sviluppato all’interno del progetto europeo “Arctic PASSION”. I ricercatori hanno ottimizzato un modello di intelligenza artificiale basato su architettura “Transformer”, la stessa famiglia di reti neurali utilizzata nei Large Language Model, per prevedere le concentrazioni di PM10 fino a 48 ore nel futuro.
“Il modello ha considerato come input i dati delle misure di PM10 del recente passato, le previsioni dei modelli CAMS del sistema Copernicus, dati meteorologici e informazioni geografiche delle varie stazioni”, spiega Alice Cuzzucoli del Cnr-Iia, prima autrice dello studio. “Confrontando le previsioni del modello con quanto poi accaduto realmente, i risultati si sono rivelati sensibilmente migliori rispetto ai modelli tradizionali utilizzati finora, anche nella valutazione di picchi estremi di concentrazione”.
Secondo i ricercatori, uno degli aspetti più interessanti riguarda proprio il rapporto tra IA e modelli climatici tradizionali. “I risultati migliori si ottengono utilizzando l’intelligenza artificiale in modo sinergico rispetto ai classici modelli dinamici, e non in maniera alternativa” sottolinea Antonello Pasini del Cnr-Iia, coautore del lavoro.
La ricerca assume un valore strategico in un momento storico in cui l’Artico sta cambiando rapidamente. L’apertura di nuove rotte marittime, favorita dalla riduzione dei ghiacci, potrebbe infatti aumentare il traffico navale e le emissioni inquinanti, mentre il cambiamento climatico sta già favorendo incendi sempre più frequenti anche alle alte latitudini. “In una situazione di probabili maggiori emissioni future, un’attività di previsione accurata è essenziale per tutelare l’ambiente e le popolazioni dell’Artico europeo” conclude Pasini.
Lo studio, intitolato A transformer approach to forecasting PM10 concentration in the Arctic and Northern Europe, è stato pubblicato nel 2026 sulla rivista npj Clean Air.
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