Un team di ricerca dell’Università Ca’ Foscari Venezia e Università California-Irvine ha sviluppato il primo modello globale che integra intelligenza artificiale e misurazioni dirette per calcolare profondità e volume dei ghiacciai terrestri. La ricerca, coordinata da Niccolò Maffezzoli del CNR e pubblicata su Geoscientific Model Development, utilizza algoritmi di machine learning addestrati su oltre 4 milioni di dati raccolti dalla missione NASA IceBridge e 39 variabili geofisiche e climatiche.
Il modello presenta un errore inferiore del 30-40% rispetto agli approcci tradizionali, e si rivela particolarmente efficace nelle regioni polari dove piccole variazioni di spessore possono innescare effetti sulle dinamiche glaciali e oceaniche. Il sistema analizza parametri come velocità di scorrimento, bilancio di massa, temperatura e caratteristiche geodetiche, superando i limiti attuali che coprono meno dell’1% dei ghiacciai mondiali.
Le applicazioni sono particolarmente rilevanti per le simulazioni climatiche future. I ghiacciai contribuiscono al 25-30% dell’innalzamento del livello marino e rappresentano serbatoi idrici vitali per miliardi di persone, specialmente nelle regioni montane di Ande, Himalaya e Karakoram. Il progetto, finanziato dall’UE tramite Horizon Europe, rilascerà entro fine anno un dataset completo con 500.000 mappe di profondità, aprendo nuove prospettive per la glaciologia moderna e la gestione delle crisi climatiche.
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