L’IA fa previsioni meteo più accurate di quelle tradizionali

Che tempo farà tra una settimana? L’Intelligenza Artificiale sa probabilmente stabilirlo in modo più accurato rispetto alle agenzie meteorologiche, e consumando meno energia. Siamo quindi destinati a cedere all’IA anche questo settore di eccellenza scientifica? No, o almeno non così in fretta.

Partiamo dalla notizia: GraphCast, un modello sviluppato dal colosso specializzato in IA Google DeepMind, ha dimostrato di saper prevedere in anticipo le condizioni meteo da qui a 10 giorni, con un’accuratezza e una velocità molto più elevate rispetto al più avanzato sistema di previsioni del tempo attuale (l’High Resolution Forecast prodotto dall’European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF). Le sue performance sono descritte in un articolo pubblicato su Science.

Come funziona di solito. Per regalarci previsioni meteo affidabili, le agenzie meteorologiche tradizionali raccolgono dati sulla situazione meteo attuale da satelliti, stazioni meteo e boe, e li inseriscono in modelli computazionali che dividono la rappresentazione dell’atmosfera terrestre in milioni di punti. Applicando quindi le leggi della fisica e della dinamica dei fluidi, si può capire come evolverà la situazione in ciascuno dei riquadri, uno sforzo che può richiedere diverse ore di lavoro a supercomputer dotato di un milione di processori, e che va ripetuto per diverse volte al giorno, mano a mano che si hanno a disposizione rilevazioni più aggiornate.

Apprendere dall’esempio. I nuovi modelli di IA si risparmiano la fatica di risolvere complesse equazioni matematiche sfruttando il deep learning, l’apprendimento profondo basato su algoritmi progettati per imitare il cervello umano. GraphCast, per esempio, ha rintracciato gli schemi ricorrenti nel modo in cui evolve l’atmosfera nei dati meteo degli ultimi 40 anni forniti dall’ECMWF e li ha usati (senza comprenderli, come è tipico delle IA) per prevedere come le rilevazioni meteo reali da cui era partito si sarebbero evolute.

Come spiegato in un post da DeepMind, come input, GraphCast richiede soltanto due set di dati: lo stato del meteo 6 ore fa e quello attuale. Il modello predice quindi che meteo ci sarà tra 6 ore, e il processo può essere ripetuto di sei ore in sei ore fino a fornire le previsioni del tempo tra 10 giorni.

…