Ricordo ancora il peso del mio zaino da geologo. C’era il martello, la bussola, le mappe cartacee. Passavamo settimane a mappare pochi chilometri quadrati, cercando l’affioramento buono, o il colpo d’occhio rivelatore di correlazione degli strati, sperando di non aver trascurato una faglia nascosta sotto la vegetazione.

Oggi, il mio “zaino” è diverso. Spesso è un server in cloud. Guardo l’intero pianeta dall’alto, da un drone, da una foto aerea, da satelliti che captano segnali nel campo del visibile e dell’invisibile. E se questi sono gli occhi che non battono mai ciglio, l’Intelligenza Artificiale è il cervello capace di elaborare ciò che vedono. E questo sta cambiando tutto.

Vedere l’invisibile: la caccia al tesoro “critico”

La transizione energetica ha fame. Ha fame di litio, cobaltoe terre rare, molti dei giacimenti sono già stati scoperti da tempo. Quelli rimasti sono nascosti in profondità o mascherati dalla vegetazione. Qui l’immagine satellitare da sola non basta: serve un cervellone capace di integrare l’impossibile .

L’IA non solo “guarda” le foto, ma ragiona su livelli multipli. Immaginate un algoritmo che sovrappone l’immagine ottica o multispettrale del satellite a dati aeromagnetici, mappe gravimetriche, rilevamenti geochimici storici. L’IA rileva correlazioni statistiche complesse tra una leggera variazione nel colore della vegetazione (stress minerale) e una minuscola anomalia magnetica nel sottosuolo. L’algoritmo fonde questi dati eterogenei per generare mappe di predittività mineraria, indicando con precisione probabilistica dove si nasconde il tesoro. Non è magia, è statistica avanzata applicata alla geologia: l’IA riduce il rischio esplorativo trasformando il “caos” di dati sparsi in un bersaglio preciso.

Giocare d’anticipo: la gestione dei rischi naturali

Ma la Terra non è solo una risorsa, è un sistema dinamico e talvolta violento. Frane, alluvioni e terremoti seguono schemi che per un essere umano sono spesso troppo complessi o spalmati su tempi troppo lunghi per essere colti a colpo d’occhio. Immaginate di dover sorvegliare mille versanti instabili contemporaneamente. Impossibile per una squadra di geologi, banale per una Rete Neurale. L’IA può “masticare” terabyte di dati storici (piogge, movimenti millimetrici del suolo rilevati dai radar satellitari SAR, pendenza) e identificare i segnali precursori di un disastro. Invece di reagire all’emergenza, ci muoviamo verso la manutenzione predittiva del territorio. La velocità di calcolo qui non è un lusso, è una questione di sicurezza: trasformare un dato grezzo in un allarme in secondi, non in giorni.

Chirurgia ambientale: la bonifica di precisione

C’è poi il capitolo doloroso delle cicatrici che abbiamo già lasciato. I siti contaminati industriali sono spesso “scatole nere”: sappiamo che sono inquinati, ma non sappiamo esattamente dove e quanto nel sottosuolo e nelle acque di falda. L’IA ci aiuta a creare modelli idrogeologici 3D complessi, prevedendo come si muovono i contaminanti nelle falde acquifere. Questo trasforma la bonifica da un intervento “a tappeto” (costoso e spesso inefficace) a un’operazione chirurgica. Possiamo dire alle aziende: “Non scavate tutto. Intervenite solo in questi 50 metri specifici”. È l’efficienza che incontra il risanamento ambientale.

Il dilemma etico: di chi è la “verità” geologica?

Tuttavia, non possiamo ignorare l’ombra che si allunga dietro questi successi. L’IA nelle Geoscienze apre un vaso di Pandora etico che va discusso ora, non domani. Se un algoritmo, addestrato magari su dati satellitari pubblici (come quelli del programma Copernicus), identifica un giacimento strategico di valore inestimabile in un paese in via di sviluppo, di chi è quell’informazione? È dell’azienda privata che ha sviluppato l’algoritmo? Dello Stato che ha lanciato il satellite? O della nazione che “ospita” inconsapevolmente la risorsa?

E ancora: la responsabilità. Se l’IA prevede un rischio frana “basso” e il versante crolla, chi ne risponde? Il geologo che ha firmato il rapporto fidandosi della macchina, o lo sviluppatore che ha “addestrato” il modello?

L’Intelligenza Artificiale è uno strumento potente che sta accelerando la nostra comprensione del Sistema Terra come mai prima d’ora. Tuttavia, è necessario assegnarle un ruolo di copilota nell’analisi e nel supporto alle decisioni, mantenendo saldamente per l’uomo il ruolo di comandante. Perché è il comandante a dover scegliere la rotta.

Ovviamente, tutte le righe che avete letto sopra sono state scritte da un’IA. Così come l’IA ha scritto il “prompt” necessario per generare questo testo. A me, in questo processo, non è rimasto che esprimere la volontà di scrivere un articolo sulle Geoscienze e l’onestà di dichiarare che quanto scritto è frutto di un algoritmo.

Inquietante, vero?