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Dai supercomputer mappe per stimare i danni dei disastri
Con il progetto HaMMon, guidato da Unipol con Icsc
Mettere insieme grazie ai supercomputer un incredibile diversità di dati, da quelli satellitari alla cronaca locale, per sviluppare uno strumento per mappare e valutare i rischi dei danni causati dai disastri naturali: è HaMMon, un progetto coordinato da Unipol per guidare le scelte assicurative e promosso nell'ambito delle collaborazioni tra il mondo della ricerca e quello delle imprese nate grazie a Icsc - Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data and Quantum Computing. "Il progetto nasce dall'esigenza di avere un sistema di monitoraggio delle vulnerabilità idrogeologiche del paese utile alle amministrazioni pubbliche e per guidare le scelte dei nostri servizi assicurativi", ha detto Renzo Avesani, Ceo di Leithà, del Gruppo Unipol, in occasione del Meeting annuale di Icsc in svolgimento all'Isola d'Elba. Acronimo di Hazard mapping and Vulnerability Monitoring, HaMMon raccoglie una vasta tipologia di dati molto differenti tra loro, dagli storici degli eventi atmosferici alle mappe del rischio sismico e idrogeologico, fino a dati satellitari e informazioni legate alle cronache dei giornali locali a volte ricche di dettagli importanti. "Una mappa di questo tipo serve infatti per quantificare ad esempio eventuali danni da alluvione non solo subiti da un edificio ma anche da un terreno agricolo, alberi, automobili. Per farlo usiamo strumenti innovativi capaci di gestire varie tipologie di fonti, sia di dati strutturati che non strutturati". HaMMon è uno degli esempi concreti del lavoro fatto in questi primi 3 anni da Icsc: "un'iniziativa che ha permesso di avviare modi di lavorare differenti rispetto al solito", ha datto Avesani. "Si è passati da piccole collaborazioni, magari con un singolo ricercatore - ha concluso - ad avere uno strumento capace di far dialogare in modo strutturato questi due mondi. Un vantaggio per entrambi che avrà importanti ripercussioni positive anche per il futuro".
K.AbuDahab--SF-PST