The China Mail - Dai supercomputer mappe per stimare i danni dei disastri

USD -
AED 3.672504
AFN 65.000368
ALL 82.324126
AMD 360.540403
ANG 1.790403
AOA 918.000367
ARS 1546.131265
AUD 1.468645
AWG 1.8
AZN 1.70397
BAM 1.769883
BBD 2.014669
BDT 124.715381
BGN 1.77347
BHD 0.378283
BIF 3011.021908
BMD 1
BND 1.291151
BOB 11.678099
BRL 5.666304
BSD 1.000231
BTN 94.44641
BWP 14.015512
BYN 3.004037
BYR 19600
BZD 2.016692
CAD 1.42705
CDF 2315.000362
CHF 0.837483
CLF 0.025469
CLP 1002.376741
CNY 6.67175
CNH 6.676604
COP 3319.97
CRC 449.312832
CUC 1
CUP 24.064952
CVE 100.150394
CZK 22.139304
DJF 178.554905
DKK 6.782304
DOP 60.996961
DZD 137.215041
EGP 53.502064
ERN 15
ETB 164.576405
EUR 0.90715
FJD 2.27435
FKP 0.756889
GBP 0.755715
GEL 2.590391
GGP 0.756889
GHS 11.72504
GIP 0.756889
GMD 74.000355
GNF 8883.748356
GTQ 7.646644
GYD 209.264655
HKD 7.845704
HNL 26.963306
HRK 6.831965
HTG 131.491813
HUF 331.003504
IDR 18235.4
ILS 3.216704
IMP 0.756889
INR 94.245504
IQD 1520.116116
IRR 1913737.503816
ISK 123.930386
JEP 0.756889
JMD 158.434254
JOD 0.70904
JPY 159.73504
KES 130.050385
KGS 87.435504
KHR 4080.00035
KMF 447.00035
KPW 900.00035
KRW 1335.320383
KWD 0.31147
KYD 0.835579
KZT 446.945163
LAK 22570.87132
LBP 89792.715562
LKR 333.505692
LRD 170.463102
LSL 16.951422
LTL 2.95274
LVL 0.60489
LYD 6.463464
MAD 9.936862
MDL 18.213816
MGA 4555.721867
MKD 55.830725
MMK 2100.274506
MNT 3605.662913
MOP 8.103688
MRU 40.552456
MUR 47.620378
MVR 15.403739
MWK 1738.739965
MXN 18.536504
MYR 4.086104
MZN 63.903729
NAD 16.951422
NGN 1343.570377
NIO 36.90298
NOK 9.57248
NPR 151.114437
NZD 1.809464
OMR 0.385095
PAB 1.000231
PEN 3.411802
PGK 4.575679
PHP 63.960375
PKR 277.274459
PLN 3.996535
PYG 6207.891986
QAR 3.64425
RON 4.851904
RSD 106.559038
RUB 82.829047
RWF 1483.467138
SAR 3.82571
SBD 8.097697
SCR 13.874904
SDG 601.503676
SEK 10.075038
SGD 1.287304
SHP 0.752984
SLE 23.050371
SLL 20969.503664
SOS 573.048487
SRD 37.49037
STD 20697.981008
STN 22.225246
SVC 8.773983
SYP 13002.000337
SZL 16.946523
THB 33.875038
TJS 9.249966
TMT 3.5
TND 3.008504
TOP 2.40776
TRY 50.333804
TTD 6.806368
TWD 32.891404
TZS 2655.145825
UAH 45.588969
UGX 4131.053487
UYU 40.541335
UZS 12057.876355
VES 912.87925
VND 25725.5
VUV 120.320092
WST 2.810586
XAF 595.051667
XAG 0.020459
XAU 0.00025782798
XCD 2.70255
XCG 1.807139
XDR 0.707052
XOF 595.051667
XPF 108.325037
YER 236.550363
ZAR 16.976255
ZMK 9001.203584
ZMW 20.500748
ZWL 321.999592
SSP 5945.381189
MXV 2.081672
Dai supercomputer mappe per stimare i danni dei disastri
Dai supercomputer mappe per stimare i danni dei disastri

Dai supercomputer mappe per stimare i danni dei disastri

Con il progetto HaMMon, guidato da Unipol con Icsc

Dimensione del testo:

Mettere insieme grazie ai supercomputer un incredibile diversità di dati, da quelli satellitari alla cronaca locale, per sviluppare uno strumento per mappare e valutare i rischi dei danni causati dai disastri naturali: è HaMMon, un progetto coordinato da Unipol per guidare le scelte assicurative e promosso nell'ambito delle collaborazioni tra il mondo della ricerca e quello delle imprese nate grazie a Icsc - Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data and Quantum Computing. "Il progetto nasce dall'esigenza di avere un sistema di monitoraggio delle vulnerabilità idrogeologiche del paese utile alle amministrazioni pubbliche e per guidare le scelte dei nostri servizi assicurativi", ha detto Renzo Avesani, Ceo di Leithà, del Gruppo Unipol, in occasione del Meeting annuale di Icsc in svolgimento all'Isola d'Elba. Acronimo di Hazard mapping and Vulnerability Monitoring, HaMMon raccoglie una vasta tipologia di dati molto differenti tra loro, dagli storici degli eventi atmosferici alle mappe del rischio sismico e idrogeologico, fino a dati satellitari e informazioni legate alle cronache dei giornali locali a volte ricche di dettagli importanti. "Una mappa di questo tipo serve infatti per quantificare ad esempio eventuali danni da alluvione non solo subiti da un edificio ma anche da un terreno agricolo, alberi, automobili. Per farlo usiamo strumenti innovativi capaci di gestire varie tipologie di fonti, sia di dati strutturati che non strutturati". HaMMon è uno degli esempi concreti del lavoro fatto in questi primi 3 anni da Icsc: "un'iniziativa che ha permesso di avviare modi di lavorare differenti rispetto al solito", ha datto Avesani. "Si è passati da piccole collaborazioni, magari con un singolo ricercatore - ha concluso - ad avere uno strumento capace di far dialogare in modo strutturato questi due mondi. Un vantaggio per entrambi che avrà importanti ripercussioni positive anche per il futuro".

V.Liu--ThChM