I progressi nella ricerca meteorologica aprono la strada a benefici concreti per la società, tra cui la protezione di vite umane e infrastrutture attraverso il monitoraggio degli eventi estremi e i servizi di allerta precoce. Addestrando modelli di deep learning per individuare i pattern delle tempeste nelle immagini satellitari, un team di scienziati del CMCC ha sfruttato le potenzialità dell’intelligenza artificiale e della tecnologia satellitare per identificare le aree in cui è più probabile che si verifichino fulmini, aumentando l’efficacia e la tempestività delle allerte meteo. “Questa ricerca apre nuove prospettive per il monitoraggio dei fenomeni meteorologici più severi e il nowcasting”, commentano gli autori dello studio, frutto di un’iniziativa del governo italiano in collaborazione con l’Agenzia Spaziale Europea.

I fulmini rappresentano una minaccia diretta per la vita umana e possono causare gravi danni alle infrastrutture critiche – dalle reti elettriche e di telecomunicazione alle operazioni aeronautiche – oltre a innescare incendi boschivi, un rischio particolarmente rilevante negli ambienti mediterranei. Essere in grado di identificare, quasi in tempo reale, le aree in cui si verificano fulmini e sono in atto temporali intensi è quindi strettamente legato alla sicurezza pubblica.

Un nuovo studio dei ricercatori del CMCC utilizza un approccio di deep learning per identificare le aree in cui è probabile che si verifichino fulmini sul territorio italiano. L’approccio può supportare i sistemi di allerta precoce per le attività all’aperto e per organizzazioni come la Protezione Civile, oltre che per i settori dell’aviazione e dell’energia.

“Essere in grado di identificare quasi in tempo reale le aree in cui si verificano fulmini e sono in atto fenomeni convettivi severi aiuta a migliorare la nostra comprensione di questi eventi, un primo passo essenziale verso il nowcasting – l’osservazione altamente dettagliata e la previsione a brevissimo termine delle condizioni meteorologiche – in tempo reale”, spiega Paola Mercogliano, ricercatrice del CMCC e coordinatrice del team di ricercatori.

L’innovazione principale di questo approccio è il rilevamento dei fulmini interamente basato su dati satellitari, che utilizza il deep learning e un monitoraggio continuo tramite satelliti, 24 ore su 24, tutti i giorni della settimana. Questo garantisce una copertura spazialmente uniforme su tutto il territorio italiano, comprese le aree in cui le reti di sensori a terra sono più rade, come le regioni montuose. Concentrandosi su tre specifiche differenze tra canali infrarossi, note per evidenziare le firme della convezione profonda, il team del CMCC ha progettato un modello di intelligenza artificiale in grado di apprendere direttamente dalle immagini satellitari i pattern associati alle tempeste elettricamente attive.

“Questa ricerca dimostra cosa è possibile ottenere combinando l’IA con i dati satellitari, e apre una nuova prospettiva per il monitoraggio dei fenomeni meteorologici severi e il nowcasting”, afferma Paolo Duminuco, primo autore dello studio e ricercatore del CMCC. “Grazie alla loro ampia copertura e alla coerenza temporale, le osservazioni satellitari rappresentano un potente complemento alle reti di osservazione a terra. Questo lavoro può inoltre stimolare altri ricercatori a esplorare come i dati satellitari possano essere pienamente sfruttati attraverso metodi avanzati di intelligenza artificiale”.

Una delle principali sfide metodologiche nel rilevamento dei fulmini dai dati satellitari è la loro rarità: solo lo 0,6% circa dei campioni del dataset corrisponde a eventi di fulminazione. Gli autori hanno affrontato questo problema progettando una strategia di addestramento che attribuisce maggiore peso agli eventi rari, incoraggiando così il modello a riconoscere e classificare correttamente la minoranza dei campioni in cui si verificano fulmini, mantenendo al contempo sotto controllo i falsi allarmi.

Nel corso di un periodo di test di un anno, il modello ha mostrato ottime prestazioni complessive, producendo mappe di probabilità che evidenziano le aree in cui è probabile la presenza di fulmini e intercettando una larga frazione degli eventi di fulminazione con un numero relativamente limitato di falsi allarmi.

Un elemento abilitante fondamentale è stata l’infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni del CMCC, che ha fornito le risorse computazionali necessarie per addestrare il modello di deep learning su un ampio dataset ad alta frequenza. L’attività è stata svolta nell’ambito del programma IRIDE, un’iniziativa nazionale lanciata dal governo italiano in collaborazione con l’Agenzia Spaziale Europea (ESA).

“Questa attività rappresenta una prima tappa importante nell’impegno strategico del CMCC per rafforzare le capacità di nowcasting combinando l’IA con le osservazioni satellitari, in modo complementare al monitoraggio a terra, con l’obiettivo di lungo termine di sviluppare metodi di nowcasting degli eventi estremi che possano evolvere in servizi operativi in tempo reale per molteplici settori”, conclude Mercogliano.

Sfruttando congiuntamente l’IA e le osservazioni satellitari, il CMCC contribuisce allo sviluppo di una nuova generazione di strumenti per comprendere e gestire meglio i rischi meteorologici e climatici in Italia e oltre. Lo studio colloca il CMCC all’avanguardia della ricerca all’intersezione tra intelligenza artificiale, meteorologia satellitare e rischio climatico, con una metodologia tecnicamente avanzata, orientata all’operatività e strategicamente allineata alla missione del CMCC di fornire informazioni e servizi basati sulla scienza per ridurre gli impatti degli eventi estremi.

Per maggiori informazioni:

P. F. Duminuco et al., “A Convolutional Neural Network for Lightning Strikes Detection Over the Italian Territory Using SEVIRI@MSG Data,” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 63, pp. 1–13, 2025, Art. n. 4114513, doi: 10.1109/TGRS.2025.3641256.