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Dal machine learning i ricercatori dell’INGV hanno avuto un prezioso aiuto per comprendere i vulcani napoletani attraverso l’elaborazione e la classificazione della composizione delle rocce vulcaniche dell’area napoletana.

L’Intelligenza artificiale è uno strumento comune in ambito scientifico e per valutarne le potenzialità in campo petrologico, i ricercatori dell’INGV hanno raccolto e raggruppato in un unico database l’enorme mole di dati chimici presenti in letteratura (54 variabili per 9800 campioni) per i Campi Flegrei e per il Vesuvio.

I risultati dello studio, ottenuto testando diverse tecniche di machine learning, hanno evidenziato che è possibile ottenere una prima, rapida classificazione di dati composizionali di rocce vulcaniche napoletane mediante l’intelligenza artificiale. Tale classificazione ha il vantaggio di essere rapida e scevra della discrezionalità dell’operatore, con una capacità di circa il 98% di “centrare” l’attribuzione di una roccia di origine ignota ma comunque individuata nel contesto napoletano a uno dei vulcani, circa il 90% al periodo eruttivo e almeno il 70% alla formazione eruttiva. Inoltre, l’AI (artificial intelligence) si è dimostrata capace di “maneggiare” i dati petrologici in maniera rapida grazie a delle capacità di calcolo superiori rispetto a quelle di un essere umano.

L’attribuzione di un deposito roccioso ad un certo evento eruttivo è una informazione molto utile nella definizione della distribuzione areale dei prodotti magmatici e della magnitudo stessa dell’eruzione, degli effetti sul territorio e sui cambiamenti climatici così come sulla mobilità delle specie viventi. In archeologia, per esempio, può essere utile per determinare il luogo di estrazione dei materiali da costruzione e di comune uso, ad esempio le macine, e ricostruire i traffici commerciali.

Il lavoro rappresenta un nuovo ‘punto di partenza’ per lo sviluppo delle analisi petrologiche utilizzando i database già in possesso ai ricercatori.