Un alert preventivo, per avvisare sull’arrivo del terremoto con un’ora di anticipo. È quanto sarebbe avvenuto il 29 dicembre scorso, stando a quanto certificato dalla startup EqForecast. Il team della società ha annunciato che l’alert per il sisma di magnitudo 3.9, con epicentro a Salizzole (VR), è stato notificato sui cellulari dei 2.000 iscritti al canale Telegram dedicato, con circa 60 minuti di anticipo rispetto al terremoto, permettendo così di essere preparati. La mappa di previsione – sottolineano dalla startup – ha individuato come possibile epicentro un mini-sisma precursore nella zona a soli 4 km dall’epicentro. La magnitudo della previsione ha registrato un errore di soli 0.2 Mw (M3.7). Un successo, pertanto, per l’invio dell’alert agli utenti che si erano gratuitamente e volontariamente registrati al servizio. “Questo dimostra che il servizio funziona e avremmo salvato vite in extremis se fosse stato un sisma forte – rivendicano con orgoglio da EqForecast – Si è trattato di un test nuovo, esteso a un gruppo di utenti che si è iscritto volontariamente nel corso degli ultimi mesi. Un risultato eccezionale, perché siamo riusciti a prevedere correttamente ubicazione, magnitudo ed orario, ossia le tre dimensioni necessarie per salvare vite”.

Progetto salvavita
Ma cos’è EqForecast? È una startup Innovativa italiana nata nel 2020 e si occupa di Ricerca & Sviluppo di tecnologie per la previsione sismica in tempo reale, che utilizza algoritmi di calcolo delle posizioni dei pianeti del sistema solare e del loro legame con lo sviluppo nel tempo di sequenze sismiche misurate dai Sismografi della Rete INGV (Istituto nazionale di geofisica e vulcanologia). La startup sta testando un’app per IOS e Android (con rilascio fissato entro aprile 2021) per dotare i cittadini residenti in zone sismiche in Italia, di un device individuale di pre-avviso di arrivo di terremoti nella zona scelta dall’utente, che può potenzialmente rivelarsi uno strumento salvavita. Il progetto è partito per la previsione di terremoti in Italia, ma i parametri individuati consentiranno in futuro di estendere il modello di previsione a tutte le zone della Terra.