Si chiama “Leonardo” ed è considerato uno dei supercomputer più potenti al mondo. In un Paese come l’Italia, dove il 94,5% del territorio è a rischio idrogeologico, con oltre 5,7 milioni di abitanti esposti a frane e altri 1,28 milioni in zone a pericolosità elevata o molto elevate (fonte ISPRA), questo “cervellone” elettronico è in grado di prevedere gli eventi meteorologici più estremi e gli impatti del cambiamento climatico, contribuendo a proteggere la rete elettrica (in alto, foto di Giacomo Maestri).
“Leonardo”, dal nome del più grande genio nazionale, è in funzione presso l’ICSC (Centro Nazionale di Ricerca in High Performance Computing, Big Data and Quantum Computing) nel Tecnopolo di Bologna e viene utilizzato nel Progetto RETE (Resilience of the Electric Transmission grid to Extreme events) – a cui dal 2022 partecipa Terna, la società italiana guidata da Pasqualino Monti che gestisce la rete di trasmissione dell’energia elettrica – concentrato in particolare sulle cosiddette “frane veloci”: fenomeni di dissesto del terreno che si verificano in tempi molto brevi, spesso in seguito a piogge intense capaci di saturare il suolo e comprometterne la stabilità. Questi eventi possono rappresentare una minaccia per le infrastrutture elettriche, mettendo a rischio la sicurezza di tralicci e stazioni elettriche situati nelle aree più esposte.
Con la sua enorme capacità di elaborare dati, fino a 255 milioni di miliardi di operazioni al secondo, “Leonardo” supporta la ricerca scientifica e lo sviluppo di tecnologie avanzate in vari settori, tra cui la climatologia e l’energia, consentendo di affrontare simulazioni e calcoli che richiederebbero tempi e sforzi proibitivi con computer tradizionali. Il “cervellone” è costato 240 milioni di euro, ha un picco di consumo di 9 megawattora e una capacità di archiviazione pari a 100 PB (petabyte).
Con l’ausilio di questo supercomputer, come spiega un articolo pubblicato sul sito di Terna (https://lightbox.terna.it/it/sfide/computing-rete-elettrica-cnhpc), i ricercatori hanno analizzato il territorio italiano adottando un approccio multiscalare, passando cioè da una visione complessiva di pericolosità dell’evento franoso sull’intera superficie nazionale fino all’analisi dettagliata di singoli pendii considerati a rischio. Nello specifico, attraverso l’impiego dell’intelligenza artificiale e della “teoria dei grafi” — un metodo matematico utilizzato per rappresentare e studiare le relazioni tra diversi elementi di una rete — è stato possibile individuare così le aree in cui le infrastrutture elettriche potrebbero essere più vulnerabili. L’approccio è stato testato finora in Campania e Sicilia, mostrando le potenzialità della soluzione e fornendo una base per ottenere uno strumento efficace per pianificare gli interventi volti all’incremento della resilienza della Rete di Trasmissione Nazionale.
Attraverso l’uso del supercalcolo, il progetto RETE ha permesso così di generare previsioni dettagliate sull’evoluzione delle precipitazioni considerate più estreme nei prossimi trent’anni. Questi dati sono poi stati incrociati con una mappa nazionale di predisposizione (o “suscettività”) alle frane, uno strumento che individua le aree più predisposte al dissesto del territorio sulla base di diversi fattori, tra cui le caratteristiche geologiche, la pendenza dei versanti e il tipo di suolo. Più in generale, l’integrazione tra scenari climatici e informazioni territoriali ha consentito di ottenere un indice di rischio frane, identificando gli asset della Rete di Trasmissione nazionale che risultano maggiormente esposti, per valutare non solo il rischio di danneggiamento di singoli tralicci o linee, ma anche il loro ruolo strategico all’interno della rete.
Le analisi di dettaglio sui singoli pendii nelle aree a maggior esposizione, applicate a un modello numerico “sito-specifico”, hanno permesso infine di quantificare puntualmente la probabilità di innesco di una frana sulla base di input climatici sia storici sia prospettici, integrando e consolidando l’approccio statistico su larga scala. In questo modo, è stato possibile stimare come l’eventuale interruzione di un’infrastruttura possa ripercuotersi sulla continuità e sulla sicurezza della fornitura energetica, per prevenire, annullare o ridurre al minimo i danni o i disagi per gli utenti.
