GeoAI: come l'intelligenza artificiale rivoluziona la gestione del territorio
Cosa può fare l'innovazione digitale e in particolare l'intelligenza artificiale per tutelare i territori e in generale per fornire supporto a conoscenza e difesa dell'ambiente? Il ruolo dell'AI in questo senso è decisamente importante e sta aprendo tante nuove prospettive a partire in particolare da quella declinazione che si richiama ai principi della GeoAI. L'intelligenza artificiale applicata ai dati geografici può riconoscere i cambiamenti del territorio e contribuire in modo sempre più preciso all'aggiornamento delle mappe. Con i modelli multimodali, immagini e linguaggio diventano strumenti per monitorare consumo di suolo e dissesto, mantenendo centrali verifica e responsabilità delle persone.
Il consumo di suolo in Italia
Un contributo alla conoscenza della GeoAI arriva da Vincenzo Carrea, Head of AI di Indra Group in Italia, che sottolinea come ogni ora, in Italia, circa diecimila metri quadrati di suolo vengono coperti da nuove superfici artificiali. Il Rapporto SNPA sul consumo di suolo, edizione 2025, registra infatti quasi 84 chilometri quadrati di nuove coperture nel 2024. Sottraendo le superfici recuperate, il consumo netto supera i 78 chilometri quadrati: il valore più alto dell'ultimo decennio.
Una parte di questa trasformazione, sottolinea Carrea, interessa territori particolarmente fragili: oltre 1.300 ettari nelle zone a pericolosità idraulica media e circa 600 nelle aree a pericolosità da frana. Sullo sfondo, il rapporto ISPRA sul dissesto idrogeologico restituisce a sua volta un quadro significativo: il 94,5% dei comuni italiani è interessato da rischio di frane, alluvioni, erosione costiera o valanghe.
La nuova capacità di osservazione
Carrea ricorda poi che nel frattempo cresce la capacità di osservare il Paese dall'alto. Dal 1° luglio 2026 IRIDE, il programma nazionale di osservazione della Terra finanziato dal PNRR e dal Piano nazionale complementare, ha avviato il passaggio alla gestione operativa dell'Agenzia spaziale italiana. Dal 1° ottobre sono disponibili i primi servizi e prodotti geospaziali dedicati alla Pubblica amministrazione. Questa disponibilità, ricorda anche in questo caso Carrea, rende sempre più importante la capacità di interpretare le immagini.
La sfida consiste dunque sempre di più nel trasformare l'osservazione in una conoscenza del territorio utile alle decisioni. È qui che si colloca a tutti gli effetti la GeoAI, l'applicazione dell'intelligenza artificiale ai dati geografici. Una delle sue applicazioni più consolidate, come mette in evidenza l'Head of AI di Indra Group in Italia, è nella computer vision: modelli addestrati a riconoscere nelle immagini elementi come edifici, strade e specchi d'acqua.
I modelli multimodali e la flessibilità
I modelli multimodali, capaci di elaborare insieme immagini e linguaggio, ampliano le possibilità. In alcuni casi consentono di descrivere ciò che si cerca e interrogare le immagini con maggiore flessibilità, riducendo la necessità di specializzare un modello per ogni nuova esigenza. Questo passaggio modifica il rapporto tra chi utilizza la cartografia e i sistemi che la producono. La domanda può poi evolvere senza richiedere necessariamente una ricostruzione dell'intero sistema, pur restando indispensabile verificarne le prestazioni rispetto al compito assegnato.
La mappa come dato vivo
Una mappa rischia oggi di perdere attualità per due ragioni. La prima è evidente: il territorio cambia. Compare un edificio, si apre un cantiere, un versante si modifica dopo piogge intense. La seconda riguarda le esigenze di chi osserva. Un'amministrazione può aver bisogno, inizialmente, di censire edifici e strade e, in seguito, di individuare impianti fotovoltaici a terra oppure opere di difesa lungo un corso d'acqua.
Anche il fotovoltaico mostra quanto rapidamente possano cambiare le dinamiche territoriali: secondo ISPRA, il nuovo consumo di suolo attribuito ai pannelli fotovoltaici è passato da 420 ettari nel 2023 a oltre 1.700 nel 2024. A quadruplicare è quindi l'incremento annuale, non la superficie complessiva degli impianti esistenti. Una cartografia concepita come fotografia statica, osserva Carrea, fatica a seguire sia le trasformazioni fisiche sia l'evoluzione delle domande. Serve una rappresentazione che possa essere aggiornata e interrogata nel tempo.
La prospettiva alla quale approda l'analisi di Carrea è quella del territorio come dato vivo: una rappresentazione aggiornabile, confrontabile con le rilevazioni precedenti e capace di accogliere nuove esigenze informative. In questo modello, l'intelligenza artificiale aiuta a trasformare le immagini in informazioni utilizzabili. Due riprese dello stesso luogo possono differire per illuminazione, ombre, vegetazione o presenza di veicoli, senza che sia avvenuta una trasformazione significativa.
Validazione e responsabilità umana
Il compito del sistema è pertanto quello di distinguere queste variazioni dai cambiamenti rilevanti e indirizzare su questi ultimi l'attenzione degli operatori. La frequenza e l'affidabilità dell'aggiornamento dipendono però dalla disponibilità delle immagini, dalla loro risoluzione e dalle condizioni di acquisizione. La validazione del dato e la decisione finale restano responsabilità umane. Per l'informazione pubblica è un principio essenziale: chi utilizza o certifica un dato territoriale deve poter conoscere come è stato prodotto e rispondere della sua attendibilità.
Con i modelli multimodali, parte della complessità si sposta dall'addestramento alla definizione delle richieste. Se chiediamo a un sistema di individuare i "veicoli" presenti in un aeroporto, potrebbe includere anche gli aerei: un'interpretazione plausibile, ma diversa dall'intenzione di chi cercava soltanto automobili e mezzi di servizio. Per amministrazioni e imprese diventa quindi importante tradurre un'esigenza di gestione del territorio in un criterio preciso, verificabile e condiviso. Occorre definire quali oggetti riconoscere, quali escludere e quale livello di accuratezza sia necessario.
GeoAI e dissesto idrogeologico
Il dissesto idrogeologico è uno degli ambiti nei quali questa evoluzione può offrire un contributo importante. Secondo ISPRA, la superficie complessiva classificata dai Piani di assetto idrogeologico nelle categorie di pericolosità da frana e nelle aree di attenzione raggiunge circa 69.500 chilometri quadrati, pari al 23% del territorio nazionale. Il rapporto indica un incremento del 15% rispetto alla precedente mosaicatura nazionale. L'aumento delle superfici classificate non deve peraltro essere interpretato automaticamente come un peggioramento uniforme delle condizioni: risponde anche agli aggiornamenti della conoscenza e della cartografia.
Una lettura periodica delle immagini può ad esempio aiutare le autorità di bacino a confrontare piani e trasformazioni effettive, individuare nuove costruzioni nelle aree a rischio e seguire l'evoluzione di alvei e linee di costa. Lo stesso approccio può supportare il monitoraggio del consumo di suolo, delle reti energetiche e delle infrastrutture distribuite, dove immagini georeferenziate e inventari aggiornabili permettono di riconoscere gli elementi visibili e seguirne i cambiamenti.
In concreto per un ambiente fragile come quello italiano, il valore della GeoAI consiste nel mantenere aggiornata la conoscenza del territorio. Una conoscenza questa che permette di capire che cosa esiste, che cosa è cambiato e dove concentrare verifiche e interventi.