Meteo, l'intelligenza artificiale rivoluzionerà le previsioni. O meglio è ciò che promette uno studio sperimentato negli Stati Uniti e pubblicato sulla rivista 'Science'. I risultati, per ora, sono strabilianti.
Più accurato del sistema europeo
Il modello di intelligenza artificiale è di Google DeepMind e viene chiamato "GraphCast" e ha persino mostrato un'accuratezza superiore al "modello europeo", ampiamente considerato il modello più accurato al mondo. Il sistema è stato "addestrato" sulla base di quasi 40 anni di dati storici ed è in grado di fare una previsione di 10 giorni a intervalli di sei ore per località sparse in tutto il mondo in meno di un minuto su un computer delle dimensioni di una piccola scatola.
Le sue prestazioni e i risultati promettenti possono significare l'inizio di una nuova era per le previsioni meteorologiche, anche se gli esperti dicono che non significa che l'intelligenza artificiale sia pronta a sostituire tutti i metodi di previsione tradizionali.
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Anche per gli eventi estremi
I ricercatori hanno espresso preoccupazioni sulla capacità dell'intelligenza artificiale di prevedere con precisione i fenomeni meteorologici estremi, in parte perché gli eventi del passato da cui imparare sono relativamente pochi. Tuttavia, GraphCast ha ridotto gli errori di traiettoria dei cicloni di circa 10-15 miglia con un anticipo di due-quattro giorni, e ha fornito previsioni più precise di caldo e freddo estremo con cinque-dieci giorni di anticipo. «La saggezza convenzionale direbbe che l'uso dell'IA non sarebbe altrettanto efficace per le cose rare e insolite. Ma in realtà sembra funzionare bene», ha dichiarato in un'intervista Peter Battaglia, direttore della ricerca di Google DeepMind e uno dei coautori dello studio.
Una possibile rivoluzione
Il successo di GraphCast apre la strada a una possibile rivoluzione nelle previsioni meteorologiche, anche se gli esperti avvertono che l'intelligenza artificiale non sostituirà completamente i metodi tradizionali. Aaron Hill, sviluppatore principale del sistema di previsione di apprendimento automatico della Colorado State University, afferma che GraphCast potrebbe essere aggiunto all'elenco crescente di modelli meteorologici basati sull'intelligenza artificiale, ma la sua implementazione richiederà una valutazione continua. Le agenzie meteorologiche governative sono sempre più interessate ai modelli basati sull'intelligenza artificiale per la loro velocità, efficienza e potenziale risparmio economico. I modelli tradizionali, gestiti da entità come l'European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) e la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), impiegano complesse equazioni matematiche, richiedendo enormi potenze di calcolo. D'altro canto, i modelli di intelligenza artificiale come GraphCast apprendono dai vasti archivi di dati meteorologici passati, offrendo un vantaggio significativo nella previsione di eventi estremi.
Le sfide
Tuttavia, rimangono sfide da superare, come la generazione di previsioni per parametri specifici e su scala ridotta. La comunità scientifica sottolinea l'importanza di interpretare e comunicare le previsioni AI, dato che il loro funzionamento interno è meno trasparente rispetto ai modelli tradizionali. Nonostante i progressi, gli esperti concordano sul fatto che l'intelligenza artificiale completerà piuttosto che sostituire i metodi di previsione tradizionali. Le grandi aziende tecnologiche, tra cui Google, Microsoft, Nvidia e Huawei, hanno compiuto progressi significativi nella modellazione meteorologica AI, promuovendo un cambiamento nell'approccio alle previsioni del tempo. Tuttavia, ulteriori ricerche e valutazioni sono necessarie prima che i modelli AI possano essere affidabilmente integrati nelle operazioni meteorologiche quotidiane.