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.