Ogni ora, in Italia, circa diecimila metri quadrati di suolo vengono coperti da nuove superfici artificiali. È il ritmo registrato dall’ultimo Rapporto ISPRA-SNPA sul consumo di suolo: nel 2024 quasi 84 km² trasformati in dodici mesi, il valore più alto dell’ultimo decennio. Una parte di questa trasformazione avviene dove il territorio è più fragile, con oltre 1.300 ettari consumati in zone a pericolosità idraulica media e circa 600 in aree a pericolosità da frana. Sullo sfondo resta il dato dell’ultimo rapporto ISPRA sul dissesto idrogeologico: il 94,5% dei comuni italiani è esposto a frane, alluvioni, erosione costiera o valanghe.
Intanto la capacità di osservare il Paese dall’alto non è mai stata così ampia. Dal 1° luglio 2026 IRIDE, la costellazione nazionale di osservazione della Terra finanziata dal PNRR, è entrata in fase operativa e rende progressivamente disponibili dati e servizi geospaziali per le amministrazioni. Le immagini crescono più in fretta della nostra capacità di interpretarle. La sfida dei prossimi anni riguarda meno l’osservazione e sempre più la lettura del territorio.
È qui che si colloca la GeoAI, l’applicazione dell’intelligenza artificiale ai dati geografici. Per molto tempo ha coinciso con la computer vision applicata alle mappe: modelli addestrati a riconoscere una categoria alla volta, edifici, strade, specchi d’acqua. I modelli multimodali più recenti, capaci di comprendere insieme immagini e linguaggio, stanno cambiando la natura del problema. Se prima ogni nuova esigenza richiedeva spesso di specializzare un modello, oggi è possibile descrivere ciò che si cerca e interrogare le immagini in modo più flessibile. Cambia la domanda, senza dover necessariamente ricostruire il sistema che deve rispondere.
Per capire la portata di questo passaggio conviene partire da una domanda semplice: perché una mappa diventa obsoleta? Le ragioni sono due. La prima è intuitiva: cambia il territorio, con un nuovo edificio, un cantiere, un versante che si modifica dopo piogge intense. La seconda è meno evidente: cambia ciò che vogliamo sapere. Oggi a un’amministrazione interessano edifici e strade; domani gli impianti fotovoltaici a terra (la cui superficie secondo ISPRA è quadruplicata in un solo anno) o le opere di difesa lungo un corso d’acqua. Una cartografia pensata come fotografia statica fatica a stare dietro a entrambi i cambiamenti.
La prospettiva che si apre è quella del territorio come dato vivo: una rappresentazione che si aggiorna in modo continuo, che si confronta con sé stessa nel tempo e che accoglie nuove domande senza dover essere ricostruita. In questo modello l’intelligenza artificiale aiuta a trasformare le immagini in informazioni territoriali utilizzabili. Due immagini dello stesso luogo differiscono molto spesso per luce, ombre, vegetazione, auto parcheggiate; il suo compito è distinguere queste variazioni dai cambiamenti che contano e indirizzare lì l’attenzione delle persone.
La decisione finale resta umana. Per il dato pubblico è una condizione essenziale: chi certifica un’informazione territoriale deve poterne rispondere.
Anche la complessità cambia posto. Se chiediamo a un sistema di individuare i “veicoli” in un aeroporto, segnalerà anche gli aerei, e dal suo punto di vista avrà ragione. Il lavoro si sposta dall’addestramento dei modelli alla definizione precisa delle domande. Ne deriva una competenza nuova per amministrazioni e imprese: saper tradurre un’esigenza di governo del territorio in un criterio chiaro, verificabile e condiviso.
Il dissesto idrogeologico è il terreno su cui questa evoluzione può incidere di più. Tra il 2021 e il 2024 la superficie classificata a pericolosità da frana nei Piani di Assetto Idrogeologico è cresciuta del 15%, fino a 69.500 km², il 23% del territorio nazionale. Una lettura continua delle immagini può aiutare le autorità di bacino a tenere allineati piani e realtà, a riconoscere per tempo nuove costruzioni nelle aree a rischio, a seguire l’evoluzione di alvei e linee di costa. Lo stesso approccio si estende al consumo di suolo, alle reti energetiche, alle infrastrutture distribuite: ovunque esistano immagini georeferenziate, oggetti visibili e un inventario che invecchia.
Per un Paese dal territorio fragile come l’Italia, il valore della GeoAI sta nel mantenere viva la conoscenza del territorio, più che nel produrre nuove mappe. L’intelligenza artificiale inizia davvero a leggerlo quando ci aiuta a capire che cosa c’è, che cosa è cambiato e dove vale la pena intervenire.
di Vincenzo Carrea, Head of AI di Indra Group in Italia
