A giugno, la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) degli Stati Uniti ha avvertito che esiste una probabilità del 63% che entro la fine del 2026 si sviluppi un episodio di El Niño molto intenso, potenzialmente paragonabile ai più gravi mai registrati dall’inizio delle rilevazioni nel 1950.
L’episodio di El Niño del 1997-1998, uno dei più forti mai osservati, provocò gravi alluvioni e siccità in Africa, America Latina, Nord America e Sud-est asiatico, causando circa 22.000 vittime e oltre 36 miliardi di dollari di perdite economiche.
Altri importanti episodi di El Niño hanno determinato raccolti compromessi, devastanti incendi nelle torbiere e periodi prolungati di siccità. Gli effetti delle anomalie meteorologiche si propagano lungo le catene di approvvigionamento regionali, influenzando settori che spaziano dall’aviazione all’industria manifatturiera, dalle assicurazioni alla sanità pubblica.
Il Sud-est asiatico non soffre di una carenza di informazioni sul clima. Soffre piuttosto di una carenza di azione.
La regione dispone già di satelliti, reti di osservazione meteorologica, sofisticati modelli climatici e meccanismi di monitoraggio regionale. Le agenzie internazionali sono in grado di prevedere l’arrivo di El Niño con mesi di anticipo, mentre istituzioni come l’ASEAN Specialized Meteorological Centre (ASMC) di Singapore monitorano costantemente la foschia e le condizioni ambientali.
Eppure governi e imprese continuano a faticare nel rispondere alle domande davvero cruciali. Quali comunità saranno colpite per prime dagli eventi meteorologici estremi? Quali torbiere stanno diventando più vulnerabili? Quali catene di approvvigionamento rischiano le maggiori interruzioni? E soprattutto, cosa si dovrebbe fare prima che lo stress ambientale si trasformi in una crisi economica?
La regione deve trasformare i dati in decisioni tempestive e affidabili, non semplicemente raccogliere una quantità sempre maggiore di informazioni non strutturate. È proprio qui che entra in gioco SpaceAI, la convergenza tra intelligenza artificiale (AI) e tecnologie spaziali, capace di colmare il divario tra i dati e il processo decisionale, tra lunghe sequenze di numeri e risultati concreti come vite salvate e comunità protette.
Che cos’è SpaceAI?
SpaceAI combina l’osservazione della Terra tramite satelliti, i grandi modelli linguistici, il cloud computing e l’analisi avanzata dei dati per trasformare enormi volumi di informazioni ambientali in strumenti predittivi pronti a supportare le decisioni.
Tradizionalmente, l’osservazione della Terra ha un carattere retrospettivo. I satelliti acquisiscono immagini, gli analisti le interpretano e solo successivamente i governi intervengono, quando ormai i danni si sono già verificati.
Con l’intelligenza artificiale, invece, i governi possono agire in anticipo. I modelli AI sono in grado di combinare immagini satellitari con previsioni meteorologiche, dati sull’umidità del suolo, sullo stato della vegetazione e altri indicatori ambientali per individuare le aree maggiormente esposte al rischio.
Non si tratta di un’ipotesi teorica. Alcuni ricercatori hanno già combinato dati sulla profondità delle torbiere, altitudine, pendenza, tipologia di vegetazione, precipitazioni e distanza dalle infrastrutture con dati satellitari e algoritmi di machine learning per mappare la suscettibilità agli incendi nelle torbiere indonesiane. Uno studio più recente condotto nella provincia di Riau, sulla costa centro-orientale di Sumatra, ha utilizzato dati satellitari e tecniche di apprendimento automatico per dimostrare che il livello delle acque sotterranee rappresenta il principale fattore di rischio per gli incendi. Sulla base di queste mappe di rischio, i governi possono adottare misure preventive, come intensificare i controlli nelle aree più vulnerabili, vietare gli incendi controllati e bloccare i canali di drenaggio per reidratare le torbiere e innalzare il livello delle falde prima che scoppi un incendio.
I satelliti stanno diventando qualcosa di molto più avanzato di semplici “fotocamere nello spazio”. Invece di trasmettere enormi quantità di dati sulla Terra, saturando la banda disponibile e rallentando le analisi, l’intelligenza artificiale può elaborare le osservazioni direttamente a bordo del satellite, selezionando soltanto le informazioni realmente rilevanti. In questo modo, i decisori ricevono indicazioni utili molto più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali.
Anche un piccolo incremento del tempo di preavviso può produrre ritorni economici significativi. I governi possono ripristinare i livelli idrici nelle torbiere vulnerabili prima che gli incendi si propaghino. Le risorse antincendio possono essere posizionate strategicamente prima che scoppi un rogo, anziché essere mobilitate quando l’emergenza è già iniziata. Agricoltori e operatori logistici possono adattare le proprie attività in anticipo, mentre le compagnie assicurative possono stimare con maggiore precisione la propria esposizione ai rischi climatici.
Prevedere non significa prevenire
Naturalmente, disporre di informazioni utili non basta se i governi non sono disposti, o non sono in grado, di agire. Intervenire sulla base di una valutazione del rischio prima che il rischio stesso si concretizzi richiede volontà politica: dati migliori e analisi più sofisticate, da sole, non risolvono completamente questo problema.
Tuttavia, il valore di SpaceAI consiste nel ridurre quell’incertezza che troppo spesso offre ai decisori politici il pretesto per rimandare le decisioni.
Per raggiungere questo obiettivo, il Sud-est asiatico ha bisogno di un ecosistema integrato che colleghi osservazione della Terra, intelligenza artificiale, competenze scientifiche e istituzioni pubbliche affidabili. I satelliti raccolgono i dati, l’AI li trasforma in informazioni predittive e governi, operatori delle emergenze e imprese convertono queste analisi in azioni coordinate.
Singapore rappresenta un esempio concreto di come potrebbe funzionare un simile ecosistema. Dall’aprile 2026, la nuova National Space Agency of Singapore (NSAS) ha riunito sotto un’unica struttura tutte le attività spaziali del Paese, con competenze che spaziano dalla regolamentazione allo sviluppo industriale fino alla formazione di una filiera nazionale di professionisti nel settore spaziale e dell’intelligenza artificiale. Dal 2022 il governo ha già investito oltre 200 milioni di dollari di Singapore (circa 155 milioni di dollari statunitensi) nella ricerca e sviluppo spaziale, mentre iniziative come la futura costellazione radar ad apertura sintetica NeuSAR-2, che rafforzerà l’osservazione della Terra in qualsiasi condizione meteorologica e in qualsiasi momento della giornata, dimostrano come questi investimenti si stiano traducendo in capacità operative sempre più avanzate.
L’insegnamento per il resto del Sud-est asiatico non riguarda tanto il possesso di un singolo satellite, quanto l’infrastruttura istituzionale che lo sostiene: un’agenzia dedicata, finanziamenti stabili e una forza lavoro qualificata capace di trasformare i dati in decisioni.
Una volta realizzata questa infrastruttura, i governi della regione potranno affrontare la sfida successiva: costruire competenze interdisciplinari e rafforzare la fiducia tra i diversi Paesi, così da trasformare analisi sofisticate in decisioni realmente operative.
La resilienza climatica è sempre più una questione di competitività economica. I Paesi capaci di anticipare le interruzioni prima che si trasformino in crisi delle catene di approvvigionamento, emergenze sanitarie o perdite finanziarie godranno di un vantaggio strategico rispetto a quelli che continueranno ad affidarsi prevalentemente a una gestione reattiva delle catastrofi.
I segnali di allarme per il prossimo super El Niño stanno già suonando. SpaceAI non può sostituire completamente il giudizio umano e non può rimpiazzare la volontà politica necessaria per agire sulla base delle informazioni disponibili. Può però ridurre la distanza tra la conoscenza e l’azione, rendendo molto più semplice per i decisori del Sud-est asiatico colmare il divario rimanente.
L’articolo originale è su Fortune.com
Foto: Getty Images
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Karryl Kim Sagun Trajano e Iuna Tsyrulneva
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