Nel marzo 1989, un circuito interrotto nella rete elettrica di Hydro-Québec ha lasciato 6 milioni di persone senza elettricità. Una settimana prima, una tempesta di neve insolitamente dura aveva messo a dura prova la regione; il giorno prima, un brillamento solare e il conseguente rilascio di plasma e campo magnetico hanno inviato una montagna di energia che si spingeva verso la Terra a un milione di miglia all'ora.

Le complesse interazioni di questi sistemi interconnessi:scienze ambientali, la meteorologia spaziale e l'attività solare hanno spinto la rete elettrica a un punto di non ritorno che non poteva essere compreso all'interno di nessuno di questi sistemi.

Il sistema di indagine predittiva del rischio per l'analisi dell'interconnessione dinamica multistrato (PRISM), finanziato dalla National Science Foundation, mira a sfruttare i dati al fine di identificare i fattori di rischio tra domini per eventi catastrofici come il blackout del 1989, che ha influito sui trasporti, cibo, acqua, salute e finanza e ha accumulato costi superiori a $ 2 miliardi.

Istituto di ricerca internazionale per il clima e la società della Columbia University, parte dell'Istituto della Terra, è una delle dieci istituzioni che collaborano al progetto.

Il team PRISM, composto da esperti di data science, statistiche, informatica, finanza, energia, agricoltura, ecologia, idrologia, clima e meteorologia spaziale:integrerà grandi set di dati in diversi settori per migliorare la previsione del rischio. Tale impresa richiede significative capacità di elaborazione e di cura dei dati, qualcosa di estremamente adatto alla piattaforma Data Library dell'IRI.

"Questo progetto introduce set di dati provenienti da domini scientifici molto diversi che utilizzano modi diversi per descrivere il tempo e lo spazio e che utilizzano formati di file diversi, ", afferma Rémi Cousin dell'IRI. "La nostra libreria di dati rimuove tali complessità inserendo tutti i dati in un framework interoperabile, uno che gli scienziati dei progetti possono interrogare online per alimentare i propri programmi analitici".

Una volta che i dati sono stati incorporati nella Data Library, Cousin e i suoi collaboratori utilizzeranno analisi all'avanguardia per identificare quelli che hanno chiamato indicatori di rischio critici:informazioni quantificabili associate all'esposizione al rischio, soprattutto per potenziali catastrofi. Utilizzeranno anche l'apprendimento automatico per cercare anomalie nei dati che potrebbero portare a nuove intuizioni.

"Vogliamo concentrare la nostra attenzione su questi scenari peggiori e sui rischi ad essi associati, e come possiamo misurare la loro probabilità, ", ha affermato David S. Matteson della Cornell University, che è un investigatore principale del biennio, Progetto da 2,4 milioni di dollari.

"La nostra speranza è che identificando i rischi critici di importanza sistemica, quelli che uniscono domini diversi e hanno il maggiore potenziale di ricaduta, avremo l'impatto più diffuso in termini di controllo di tali rischi, " ha detto Matteo.

Se fossero stati predisposti sistemi per riconoscere i maggiori rischi causati dalla tempesta di neve e dal brillamento solare, l'interruzione di corrente del 1989 potrebbe essere stata evitata o almeno ridotta al minimo. Allo stesso modo, comprendere i modi in cui ha influito su sistemi come l'assistenza sanitaria e i trasporti potrebbe aiutare i responsabili politici a pianificare una risposta più efficace.

L'approccio multidisciplinare è essenziale perché il mondo di oggi è composto da sistemi altamente interconnessi e interdipendenti, e nessun singolo esperto è attrezzato per identificare i segni di rischio o l'impatto completo delle catastrofi.

I ricercatori concentreranno quindi i loro sforzi sull'identificazione delle interconnessioni di rischio, e indicatori di rischio di importanza sistemica nei diversi ambiti, al fine sia di prevedere potenziali pericoli sia di ridurre le possibili perdite a livello di sistema una volta che si sono verificate. Hanno in programma di esaminare indicatori di rischio noti e applicare la scienza dei dati per identificarne di nuovi.

"Il nostro obiettivo è in definitiva quello di aiutare a creare sistemi di allerta precoce per le catastrofi e migliorare la preparazione per questi eventi devastanti, " Cousin ha detto. "Abbiamo in programma di integrare i risultati del progetto e renderli pubblicamente accessibili tramite la Data Library".

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione dell'Earth Institute, Columbia University http://blogs.ei.columbia.edu.