Un modello digitale avanzato del nostro pianeta, soprannominato Digital Twin Earth, è stato sviluppato dall’Agenzia spaziale europea (ESA) e dai suoi partner, sulla base di dati e immagini della Terra provenienti dai satelliti, oltre che da sensori di osservazione posizionati sulla superficie terrestre. Per funzionare in modo affidabile, il progetto richiederà nuovi algoritmi avanzati di intelligenza artificiale e potenti supercomputer, che sono attualmente in fase di sviluppo.

L’ESA ha lanciato il progetto Digital Twin Earth nel 2020 e ha invitato ricercatori e aziende tecnologiche di tutta Europa a presentare i loro progressi durante un evento chiamato PhiWeek, che si è svolto dall’11 ottobre al 15 ottobre.

L’obiettivo di questo megamodello planetario è quello di simulare gli effetti di vari processi naturali e attività umane sul pianeta e modellare scenari di evoluzione futura. Ad esempio, gli scienziati potrebbero essere in grado di modellare come la sostituzione della generazione di energia da combustibili fossili, in una determinata regione, con centrali elettriche rinnovabili, cambi le concentrazioni di gas serra nell’atmosfera e come tale cambiamento, a sua volta, influenzi il tasso di innalzamento del livello del mare.

“Sfruttando osservazioni satellitari, simulazioni numeriche e intelligenza artificiale, abbiamo costruito un gemello del sistema della calotta glaciale antartica, della sua idrologia, dell’oceano circostante, dell’atmosfera e della biosfera”, ha spiegato Noel Gourmelen, scienziato della criosfera presso l’Università di Edimburgo nella dichiarazione dell’ESA. “Abbiamo usato il gemello antartico per tracciare la posizione dell’acqua di fusione sopra e sotto la calotta glaciale e per esplorare come le piattaforme di ghiaccio si sciolgono in vari scenari idrologici”.

Secondo i ricercatori, i modelli sono progettati per essere facilmente accessibili anche agli utenti senza conoscenze tecniche avanzate di osservazione della Terra e modellazione climatica. I responsabili politici dovrebbero essere in grado di utilizzare questi modelli per visualizzare i cambiamenti negli ecosistemi e prevedere le conseguenze di varie decisioni.