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Il progetto CLImate INTelligence (CLINT)<\/strong> ha come obiettivo l\u2019avanzamento, tramite l\u2019uso di modelli di intelligenza artificiale (IA), dello stato dell\u2019arte della ricerca nella rilevazione, causazione e attribuzione di eventi climatici estremi, con particolare interesse all\u2019integrazione di questi modelli in Servizi Climatici. CLINT \u00e8 organizzato in una struttura \u201cbottom-up\u201d con quattro componenti: Intelligenza Climatica, Scienza del Clima, Servizi Climatici, e Sistemi Informativi sui Servizi Climatici. La parte di Scienza del Clima di CLINT \u00e8 supportata da algoritmi innovativi di IA sviluppati nella componente di Intelligenza Climatica. Il vantaggio dell\u2019utilizzo della Scienza del Clima potenziata dall\u2019IA sar\u00e0 dimostrato quantificando il valore dei risultanti Servizi Climatici potenziati dall\u2019IA a scala continentale al fine di rafforzare le politiche climatiche dell\u2019UE. Inoltre, verr\u00e0 valutata l\u2019applicabilit\u00e0 dei Servizi Climatici potenziati dall\u2019IA nel rafforzare la capacit\u00e0 adattiva su scala locale in diversi casi di studio che sono Hotspot di Cambiamento Climatico. Questi casi di studio coprono diverse aree dove i segnali di cambiamento climatico si sovrappongono con comunit\u00e0 esposte e vulnerabili. In particolare, i casi di studio selezionati includono regioni semi-aride (Africa meridionale, Penisola Iberica), delta fluviali (Paesi Bassi) e bacini fluviali dipendenti dalla neve (Alpi italiane). Questi casi di studio sono stati selezionati perch\u00e9 soggetti a gravi impatti da eventi estremi sotto climi attuali e futuri, e perch\u00e9 mostrano un\u2019ampia gamma di sviluppo socioeconomico e sfide adattative.
Per il caso di studio delle Alpi italiane, CLINT si concentra in particolar modo sul Lago di Como, fornendo previsioni idroclimatiche stagionali e sub-stagionali potenziate dall\u2019IA di indici di siccit\u00e0 estrema. L\u2019obiettivo di questo lavoro \u00e8 informare l\u2019operativit\u00e0 del lago per migliorare l\u2019affidabilit\u00e0 della fornitura di irrigazione, in particolare nell\u2019affrontare condizioni di grave siccit\u00e0, nonch\u00e9 a mitigare i conflitti esistenti tra settori concorrenti. CLINT generer\u00e0 anche previsioni stagionali e sub-stagionali potenziate dall\u2019IA di ondate di<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
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