Mie piccole nuvole imbronciate e analogiche, allacciate le cinture perché Google Mente profonda ho appena lasciato cadere un bomba meteorologica che farà tremare il barometro di tutti i meteorologi del pianeta, ho nominato GenCast.
A differenza dei modelli meteorologici tradizionali che forniscono un'unica previsione, GenCast funziona più come un gruppo di esperti che dibattono tra loro. Il sistema genera 50 scenari diversi per ogni previsione, un po' come avere contemporaneamente il parere di 50 meteorologi esperti e poi tutto questo piccolo mondo digitale che discute tra loro.
La cosa più impressionante è che questo esercito di meteorologi virtuali ottiene risultati più affidabili rispetto al sistema europeo ECMWFconsiderato fino ad oggi il riferimento mondiale. Su 1320 combinazioni di variabili meteorologiche testate in diversi intervalli di tempo, GenCast è risultato più accurato nel 97,2% dei casi e addirittura nel 99,8% per previsioni oltre le 36 ore!
Mentre i supercomputer tradizionali lavorano duramente e impiegano ore per modellare le loro previsioni con decine di migliaia di processori, GenCastquanto a lui, completa l'operazione in 8 minuti netti su un singolo processore Google Cloud TPU v5.
E le implicazioni sono enormi:
- Energie rinnovabili : I test hanno dimostrato una precisione superiore nella previsione della produzione di energia eolica a livello globale, rendendo l’energia verde più affidabile e accelerandone potenzialmente l’adozione.
- Disastri naturali : GenCast eccelle particolarmente nella previsione di eventi estremi come i cicloni, con una maggiore capacità di prevederne le traiettorie. Non è necessario aspettare l'ultimo momento per evacuare un'area a rischio.
- Agricoltura : Gli agricoltori potranno pianificare le loro attività con una precisione mai vista prima. Addio alle spiacevoli sorprese climatiche!
Tecnicamente parlando, GenCast si basa su a modello di diffusioneappositamente adattato alla geometria sferica della Terra per comprendere e prevedere modelli meteorologici complessi su scala planetaria.
Per completare la sua educazione, l'IA ha ingerito 40 anni di dati meteo storici dagli archivi ERA5 dell'ECMWF, un po' come se avesse fatto avanzare velocemente tutte le previsioni meteo di quando i tuoi genitori ancora fumavano sigarette unite davanti al loro sballo scuola!
E la parte migliore è che Google DeepMind ha deciso di realizzarlo GenCast totalmente open Source : codice, parametri, tutto è disponibile pubblicamente. Meglio ancora, l’azienda prevede di rendere disponibili previsioni in tempo reale e storiche, consentendo a chiunque di integrare questi dati nei propri modelli e ricerche.
Ecco qua, quindi mentre aspettiamo di vedere GenCast atterrare nelle nostre applicazioni meteorologiche quotidiane, una cosa è certa, il futuro delle previsioni meteorologiche sembra luminoso, con alcuni acquazzoni dirompenti e grandi raffiche di disintermediazione, se capisci cosa intendo.
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