Dagli abissi la sentinella dei terremoti: l’AI trasforma i cavi sottomarini in sensori intelligenti per rilevare eventi sismici
Bari, 1 aprile 2026 – Una rete invisibile di migliaia di chilometri, già distesa sui fondali oceanici per connettere il mondo, può diventare la più grande infrastruttura di monitoraggio sismico mai esistita. È questo il cuore dello studio “Seismic detection using submarine cable polarization signals with machine learning”, condotto da un gruppo di ricerca italiano guidato dall'Università di Bari e pubblicato sulla prestigiosa rivista Communications Earth & Environment (gruppo Nature).
La ricerca affronta una sfida di rilevanza globale: il monitoraggio e l’osservazione tempestiva degli eventi sismici. Grazie all'impiego di tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale, i ricercatori hanno dimostrato che è possibile rivelare ed analizzare le variazioni dello stato di polarizzazione dei segnali ottici che viaggiano nei cavi sottomarini di telecomunicazione, trasformandoli, di fatto, in “sensori diffusi”.
Lo studio ha analizzato oltre due anni di dati (2022-2024) acquisiti tramite il cavo Med-Nautilus posizionato nell’area del Mediterraneo meridionale, realizzando un sistema di allerta precoce altamente efficace. Il sistema è in grado di rilevare tempestivamente, nell’arco di appena poche decine di secondi, segnali sismici con epicentro a centinaia di chilometri di
distanza.
Il principale punto di forza della ricerca risiede nella sua applicabilità immediata: non è necessario installare nuovi e costosi sensori sui fondali, poiché l’infrastruttura è già presente. Sfruttando i cavi in fibra ottica
esistenti, il sistema sviluppato in questo nuovo studio consente un monitoraggio continuo, soprattutto in aree remote o su fondali molto profondi, dove l'installazione di sismografi tradizionali è tecnicamente ed economicamente proibitiva.
Lo studio è il risultato di una straordinaria collaborazione multidisciplinare, coordinata dai ricercatori dell’Università di Bari nell’ambito di una sinergia che ha visto coinvolti la Marina Militare Italiana, Telecom Italia Sparkle S.p.A., il PolySense Lab, il Politecnico di Bari e l'Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV), con il supporto tecnologico di Engineering Ingegneria Informatica S.p.A..
Nello specifico, lo studio è stato condotto dal gruppo di ricerca in Fisica Applicata dell’Università di Bari e ha coinvolto due giovani ricercatori, Mario Caruso e Michele Morelli, supervisionati da Alfonso Monaco e Tommaso Maggipinto, docenti del Dipartimento Interuniversitario di Fisica, da Loredana Bellantuono, docente del Dipartimento di Biomedicina Traslazionale e Neuroscienze, da Nicola Amoroso, docente del Dipartimento di Scienze del Farmaco, e dal Rettore Roberto Bellotti.
«Questo risultato evidenzia come la ricerca universitaria sia in grado di generare innovazione ad alto impatto, coniugando competenze teoriche e sviluppo tecnologico», dichiara il Rettore Bellotti. «Le università svolgono un ruolo centrale nel trasformare la conoscenza avanzata in soluzioni concrete per la comprensione dei fenomeni naturali e per il rafforzamento delle capacità di monitoraggio e di salvaguardia del territorio».
La ricerca conferma il contributo dell’Università di Bari allo sviluppo di soluzioni innovative ad alto impatto, in linea con le priorità nazionali ed europee in materia di resilienza, sicurezza e trasformazione digitale.
Riferimenti e Approfondimenti:
• Articolo scientifico (Nature Communications Earth & Environment):
Caruso, M., Morelli, M., Monaco, A. et al. Seismic detection using submarine
cable polarization signals with machine learning. Commun Earth Environ
(2026).
https://doi.org/10.1038/s43247-026-03434-x
• Articolo di divulgazione su Scienmag:
Machine learning detects seismic activity via submarine cables
