Come l’IA cambierà il futuro delle previsioni meteorologiche

Riccardo Ferrari29 Novembre 2023
IA previsioni meteo

Tra le applicazioni più interessanti dell’IA troviamo anche quella nelle previsioni meteorologiche, saranno più veloci e precise

Non sapere come sarà il tempo è stato a lungo la rovina dell’esistenza dell’umanità. Se nevicherà in un giorno di scuola, pioverà durante un viaggio in campeggio o farà troppo caldo per andare in spiaggia sono spesso cose che non possiamo prevedere con vera precisione fino a quando non si realizzerà. Sono solo previsioni giorno per giorno, al contrario di condizioni meteorologiche estreme come grandine e tornado. I meteorologi, ovviamente, fanno del loro meglio. Tuttavia, il più delle volte, ciò che si aspettano che accada può essere in contrasto con la realtà della situazione meteorologica.

Come per qualsiasi cosa, poiché la tecnologia avanza, anche gli scienziati migliorano la capacità di definire ciò che Madre Natura farà con maggiore precisione. Ma l’intelligenza artificiale, a quanto pare, sta portando le previsioni del tempo a un nuovo livello. Non solo consente previsioni più accurate, ma accelererà anche il processo, rendendo i sistemi di allarme molto più avanzati. Ecco come.

IA previsioni meteo

Come funziona ora le previsioni del tempo

Gli attuali modelli di previsione sono calcolati attraverso l’uso di modelli di circolazione generale. Questi modelli climatici, secondo l’americana National Oceanic and Atmospheric Administration, “usano equazioni matematiche per caratterizzare come l’energia e la materia interagiscono in diverse parti dell’oceano, dell’atmosfera, della terra. Costruire e gestire un modello climatico è un processo complesso per identificare e quantificare i processi del sistema terrestre, rappresentandoli con equazioni matematiche, impostando variabili per rappresentare le condizioni iniziali e i successivi cambiamenti nella forzatura climatica e risolvendo ripetutamente le equazioni usando potenti supercomputer”.

Il problema è che questo sistema, sebbene utile per la compilazione dei dati, non è all’altezza nelle aree di “simulare rapidamente variabili atmosferiche a scale temporali molto brevi o con precisione a lunghe scale temporali”, osserva uno studio dell’UCLA.

Come tale, quelli del segmento tecnologico stanno investendo pesantemente nell’esplorazione delle opzioni di intelligenza artificiale, soprattutto con il peggioramento del cambiamento climatico. Man mano che emergono modelli meteorologici più estremi, emerge anche la necessità di una previsione più rapida e accurata di una possibile calamità naturale.

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Cosa può fare l’IA per aiutare i meteorologi

Il Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine sta abbracciando la modellazione AI, secondo un articolo di Science. Inoltre, il gigante tecnologico Google ha investito in GraphCast, un modello di intelligenza artificiale che implementa “apprendimento profondo” piuttosto che la risoluzione dei problemi matematici per generare previsioni. Utilizzando un mix di fenomeni meteorologici osservati, previsioni meteorologiche storiche e “istantanee” atmosferiche, questi modelli di intelligenza artificiale stanno fornendo previsioni più veloci e accurate. Uno dipendente di GraphCast, Rémi Lam, osserva: “È veloce, preciso e utile”.

Per ora, questi modelli si basano su quelli che la scienza chiama “dati di rianalisi“, che possono essere imperfetti perché si basano su vecchi modelli di previsione (potenzialmente inaffidabili). Per migliorare, i modelli di intelligenza artificiale dovranno invece fare affidamento sui dati meteorologici raccolti dalle agenzie governative. Sebbene la tecnologia si stia evolvendo rapidamente, per ora viene utilizzata più in tandem con gli attuali sistemi per le previsioni meteorologiche.

Inoltre, una preoccupazione, come notato da Science, è che mentre la previsione di condizioni meteorologiche estreme è importante in un mondo afflitto dai cambiamenti climatici, l’uso di computer che richiedono parecchia energia per generare questi dati potrebbe anche causare potenziali danni.



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