I ricercatori dell'Università di Melbourne hanno sviluppato uno strumento software che utilizza la matematica applicata e l'analisi dei big data per prevedere il confine del punto in cui si verificherà una frana, due settimane prima.

La professoressa Antoinette Tordesillas della School of Mathematics and Statistics ha affermato che ci sono sempre segnali di avvertimento prima di un crollo o "fallimento", la parte difficile è identificare cosa sono.

"Questi avvertimenti possono essere sottili. Identificarli richiede una conoscenza fondamentale del guasto a livello della microstruttura:il movimento dei singoli granelli di terra, "Ha detto il professor Tordesillas.

"Certo, non possiamo assolutamente vedere il movimento dei singoli grani in una frana o in un terremoto che si estende per chilometri, ma se possiamo identificare le proprietà che caratterizzano il fallimento su piccola scala, possiamo far luce su come il fallimento si evolve nel tempo, indipendentemente dalle dimensioni dell'area che stiamo osservando".

Questi primi indizi includono schemi di movimento che cambiano nel tempo e si sincronizzano.

"All'inizio, il movimento è molto disordinato, " disse il professor Tordesillas. "Ma man mano che ci avviciniamo al punto del fallimento, il crollo di un castello di sabbia, crepa nel marciapiede o scivola in una miniera a cielo aperto:il movimento diventa ordinato man mano che luoghi diversi si muovono improvvisamente in modi simili.

"Il nostro modello decodifica questi dati sul movimento e li trasforma in una rete, permettendoci di estrarre i modelli nascosti in movimento e come stanno cambiando nello spazio e nel tempo. Il trucco è rilevare i movimenti ordinati nella rete il prima possibile, quando i movimenti sono molto sottili."

Il professor Robin Batterham del Dipartimento di ingegneria chimica e biomolecolare ha affermato che il nuovo software si concentra sulla trasformazione di algoritmi e big data in azioni di valutazione e gestione del rischio che possono salvare vite umane.

"Le persone hanno esagerato con la cosiddetta analisi dei dati, apprendimento automatico e così via, ", ha detto il professor Batterham.

"Mentre facciamo questo genere di cose da 40 anni, questo software sfrutta la potenza del computer e la memoria disponibile per guardare non solo il movimento della superficie, ma estrarre i modelli di dati pertinenti. Siamo in grado di fare cose che erano semplicemente inimmaginabili in senso matematico 30 anni fa.

"Ora possiamo prevedere quando una discarica potrebbe rompersi in un paese in via di sviluppo, quando un edificio si spezzerà o le fondamenta si sposteranno, quando una diga potrebbe rompersi o verificarsi una frana. Questo software potrebbe davvero fare la differenza."