vulcanologia

La vulcanologia è la specializzazione della geologia che studia i processi ed i fenomeni vulcanici. Tra i vulcani che nel nostro Paese destano maggiore interesse troviamo oltre, ovviamente, all’Etna anche i vulcani napoletani. Per questi ultimi, in particolare, alcuni scienziati hanno sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale al fine di poter elaborare e classificare la composizione delle rocce vulcaniche dell’area napoletana.

A presentare questo algoritmo di AI al servizio della vulcanologia è uno studio pubblicato sul Journal of Vulcanology and Geothermal Research. Lo studio in questione riporta la firma di due ricercatori dell’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV). Nello specifico, gli studiosi italiani hanno sviluppato un approccio di machine learning per comprendere i vulcani napoletani e la loro geologia. Si tratta di un punto di partenza per lo sviluppo di analisi petrologiche sfruttando i database già in possesso all’INGV.

Ogni eruzione vulcanica dell’area partenopea ha determinato la produzione di depositi con una propria composizione chimica peculiare. Ciò, ovviamente, permette di dedurre il tipo di eruzione che ha prodotto questi depositi e le caratteristiche del serbatoio magmatico di alimentazione. Ma, l’individuazione delle rocce non è un compito molto semplice. Ed è per tale ragione che al servizio della vulcanologia ci sarà l’intelligenza artificiale. Con il machine learning, infatti, sarà possibile capire come funzionano i vulcani partenopei.

Così, per valutare meglio la potenzialità dell’AI nel settore della vulcanologia e delle analisi petrologiche, i due ricercatori italiani hanno raccolto e raggruppato l’enorme mole di dati chimici presenti in letteratura in un unico database. I risultati dello studio hanno dimostrato che è possibile ottenere una prima rapida classificazione dei dati composizionali di rocce vulcaniche napoletane mediante il machine learning, con un ben 98% di probabilità di “centrare” l’attribuzione di una roccia di origine ignota.

FONTEJournal of Vulcanology and Geothermal Research