Deep Gravity: l’algoritmo che spiega come si muovono le persone

“Esperimenti condotti su tre Paesi (Italia, Inghilterra e Stato di New York) hanno dimostrato che Deep Gravity è in grado di prevedere i flussi con un’accuratezza che è fino a mille volte migliore di quella del modello gravitazionale”, dichiara Luca Pappalardo del Cnr-Isti e autore principale dell’articolo. L’utilizzo di tecniche di “Explainable AI” (Intelligenza Artificiale spiegabile) ha consentito agli scienziati di comprendere le motivazioni dietro i flussi di spostamento tra aree nei tre Stati sotto analisi. A differenza di quanto previsto dal modello gravitazionale, le variabili che guidano gli spostamenti variano tra Paesi e anche al loro interno, e non sempre distanza e popolazione sono quelle più importanti. “Per esempio, luoghi con un gran numero di strutture alimentari, vendita al dettaglio e zone industriali attirano più pendolari che luoghi con punti di interesse relativi alla salute e a uso commerciale. Inoltre, la motivazione nei movimenti tra due locazioni non è simmetrica: i punti di interesse che guidano i movimenti da un posto A a un posto B non sono necessariamente le stesse che guidano i movimenti da B ad A”, continua Pappalardo. “Questo studio è un passo importante verso la spiegazione di fenomeni complessi come la mobilità umana con ricadute pratiche rilevanti come il calcolo della probabilità di diffusione di un’epidemia, come ad esempio il Covid-19, sulla base dei punti di interesse in un territorio”.

Questo algoritmo potrebbe fornire informazioni utili anche ai decisori politici. “Conoscere le ragioni dietro i movimenti tra due locazioni può aiutare a capire il perché dell’attrattività di un luogo, e in caso di necessità di lockdown, a imporre chiusure che tengano conto della specificità dei flussi su un territorio”, conclude Massimiliano Luca, dottorando all’Università di Bolzano e ricercatore alla Fondazione Bruno Kessler.