Ricercatori del Politecnico di Losanna e di quello di Zurigo hanno collaborato allo sviluppo di un nuovo sistema di stima della densità di popolazione basato sull’intelligenza artificiale chiamato Pomelo, che può offrire un aiuto importante nel coordinamento delle operazioni umanitarie.
Il sistema utilizza l'apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati e fornire agli operatori umanitari informazioni preziose sulla situazione sul campo. Ad esempio, il sistema può aiutare gli operatori a identificare le aree più bisognose di assistenza, o a capire come distribuire al meglio le risorse a disposizione.
Secondo i ricercatori, il sistema è stato progettato per aiutare gli operatori umanitari a lavorare in modo più efficace e coordinato in situazioni di emergenza, come terremoti, inondazioni o conflitti armati.
Maggiore precisione
Per sviluppare il sistema, il team di ricercatori ha lavorato a stretto contatto con operatori umanitari di diverse organizzazioni, tra cui il Comitato Internazionale della Croce Rossa (ICRC) e il Programma Alimentare Mondiale (PAM). Queste organizzazioni hanno fornito preziosi input su come il sistema potesse essere adattato alle esigenze delle operazioni umanitarie.
Esistono infatti diverse soluzioni per mappare la densità della popolazione, ma nessuna offre stime abbastanza precise per le operazioni umanitarie; un grado di precisione più elevato può essere prezioso anche in altri campi, come per esempio la pianificazione urbana o il monitoraggio ambientale.
La Croce Rossa, per esempio, utilizza oggi un software che si basa sulle impronte degli edifici; questa soluzione però non tiene conto di altri fattori cruciali, come per esempio il modo in cui vengono utilizzati gli edifici. Questo è importante perché il tipo di aiuto necessario in una determinata area dipende dal fatto che si tratti di un distretto industriale, amministrativo o residenziale.
Il Prof. Devis Tuia, che dirige l'Environmental Computational Science and Earth Observation Laboratory del Politecnico di Losanna, ha commentato: “Ci sono alcuni altri sistemi basati sull'intelligenza artificiale, ma tutti hanno bisogno di un conteggio preciso del censimento per iniziare l'apprendimento, che poi perfezionano con altri dati. La nostra soluzione invece ha solo bisogno di una stima grossolana della popolazione a livello regionale”.
Il sistema è in corso di test in Tanzania, Zambia e Mozambico; i ricercatori sperano di rilasciare una versione di facile utilizzo anche per utenti non esperti entro il mese di aprile del prossimo anno.
