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climate change

la ricerca

Cambiamento climatico: intelligenza artificiale, reti complesse e metodi stocastici per la misura dell’impatto

Responsabili della linea di ricerca
Andrea Gabrielli e Fabrizio Coccetti

Contenuto scientifico e obiettivi 

Questo nuovo progetto intende utilizzare i moderni metodi delle reti complesse e dell’intelligenza artificiale per lo studio e l’analisi delle serie temporali connesse ai problemi dell’evoluzione del clima e del loro impatto naturale e sociale. 

Negli ultimi anni il servizio Copernicus Climate Change Service (C3S) della Commissione Europea ha raccolto e ricostruito diverse collezioni di dati riguardanti l’evoluzione climatica su un range molto ampio di scale spazio-temporali.

L’attività scientifica del CREF, portata avanti in collaborazione con ricercatori del servizio C3S e con partner di altre istituzioni scientifiche, si propone di sviluppare un approccio innovativo all’analisi multiscala di tali dati, attraverso l’utilizzo sinergico dei metodi moderni di filtraggio, di estrazione, classificazione e rappresentazione del segnale basati sulla teoria dei processi stocastici, delle reti complesse e neurali. Nel corso del primo anno ci concentreremo sulla raccolta e analisi dei dati con particolare attenzione alle correlazioni tra serie temporali e ai problemi di overfitting. Negli anni successivi sulla costruzione di scenari, utilizzando metodi di teoria delle reti complesse e di intelligenza artificiale, ci concentreremo su scenari di impatto si a livello naturale che sociale. 

L’analisi così prodotta delle serie temporali delle singole osservabili e delle dipendenze e correlazioni tra osservabili diverse sarà la base per costruire scenari di evoluzione ed impatto su scala locale e mesoscopica.

  • Copernicus Climate Change Service (C3S)
  • European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 
  • SONY CSL Parigi e Roma
  • Pablo Villegas, Tommaso Gili, Guido Caldarelli, and Andrea Gabrielli ,”Laplacian renormalization group for heterogeneous networks”, Nature Physics volume 19, pages445–450 (2023) 
  • Pablo Villegas, Andrea Gabrielli, Francesca Santucci, Guido Caldarelli, and Tommaso Gili, “Laplacian paths in complex networks: Information core emerges from entropic transitions”, Phys. Rev. Research 4, 033196 (2022) 
  • Miguel Ibáñez-Berganza, Carlo Lucibello, Francesca Santucci, Tommaso Gili, Andrea Gabrielli, “Noise-cleaning the precision matrix of fMRI time series”, https://arxiv.org/abs/2302.02951
  • Andrea Gabrielli, Direttore Scientifico del CREF e Professore Associato, Roma Tre 
  • Fabrizio Coccetti, Dirigente Tecnologo, CREF 
  • Vittorio Loreto, Professore Ordinario, La Sapienza e SONY CSL 
  • Tiziana Di Matteo, Full Professor, King’s College, London 
  • Pablo Villegas, Assegnista, CREF 
  • Diego Garlaschelli, Professore Associato, IMT – Alti Studi Lucca 
  • Giulio Cimini, Professore Associato, Tor Vergata