Le ultime inondazioni in Spagna hanno riacceso il dibattito. Come potremmo, con i nostri attuali strumenti di previsione, non prevedere che piogge torrenziali si abbatteranno sulla regione di Valencia, inondando l’intera valle e provocando la morte di oltre 230 persone? Per evitare questo tipo di scenari in futuro, i ricercatori di Google DeepMind, l’azienda del colosso americano specializzata in intelligenza artificiale, hanno sviluppato uno strumento in grado di prevedere meglio gli eventi meteorologici.
Il loro studio, pubblicato sulla rivista Nature, presenta lo strumento GenCast. Questo modello di intelligenza artificiale funziona in modo completamente diverso dai tradizionali modelli di previsione meteorologica. Mentre le previsioni del tempo che tutti conosciamo, presentate in televisione o a portata di mano sul nostro telefono, si basano sui cosiddetti modelli NWP (Digital Weather Prediction), GenCast si distingue.
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Il futuro delle previsioni meteorologiche è nell’intelligenza artificiale?
Sin dagli anni ’20, i meteorologi hanno utilizzato equazioni matematiche e conoscenze fisiche dell’atmosfera per costruire previsioni. Con questo metodo, il tempo del futuro viene stimato sulla base di modelli matematici applicati al tempo attuale. Emergono diversi scenari e gli esperti li combinano per fornire una previsione meteorologica per i giorni successivi.
GenCast prende una strada completamente diversa per fare le sue previsioni. Ilan Price, l’autore principale dello studio, e i suoi colleghi hanno addestrato l’intelligenza artificiale alimentandola con le migliori analisi meteorologiche degli ultimi 40 anni. Ora sarebbe in grado di fornire previsioni per 15 giorni, per 80 località contemporaneamente, in soli 8 minuti, in base alle sue conoscenze e al tempo attuale.
Lo strumento sviluppato da Google è più efficiente dei tradizionali centri meteorologici
I ricercatori hanno confrontato le prestazioni di GenCast con quelle del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine, il più efficiente attualmente sul pianeta. Nel 97,2% delle 1.320 previsioni, l’intelligenza artificiale ha sovraperformato l’istituzione riconosciuta a livello mondiale. Una performance che potrebbe rimescolare notevolmente le carte in materia di previsioni meteo ma anche spingere gli operatori del settore a rivolgersi ai modelli AI.
Ma non è tutto. GenCast sembra anche essere molto bravo nel prevedere i principali eventi climatici, nel tracciare le traiettorie dei cicloni e nel prevedere la capacità di generazione di energia eolica in base alla forza del vento. Capacità significative, se non vitali, poiché la lotta contro il cambiamento climatico e la transizione verso le energie rinnovabili diventano sempre più urgenti.
