AI e meteo: il nuovo modello Google per le previsioni
- Laurea in Lingue e Culture Straniere
Il futuro dell’AI prevede anche le previsioni meteo: Google sta per lanciare un modello di previsioni basato sul machine learning.
Google sta per lanciare il suo nuovo strumento AI, Google DeepMind. Con questo mezzo, l’azienda vuole utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni delle previsioni meteo, in modo da offrire previsioni più rapide e accurate fino a 15 giorni in anticipo. Il tool, inoltre, servirà a calcolare anche i rischi legati agli eventi meteorologici estremi, sempre più frequenti a causa dei cambiamenti climatici.
Il modello, presentato sulla rivista Nature, si chiama GenCast. Viene presentato come un modello più affidabile rispetto a quello utilizzato dall’European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), l’ENS. Questo anche grazie all’addestramento basato su quattro decenni di dati meteorologici forniti dall’archivio ERA5 dell’ECMWF. Google spiega come i dati includano temperatura, velocità del vento e pressione a varie altitudini.
L’Artificial Intelligence Forecasting System dell’European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
L’intelligenza artificiale rappresenta indubbiamente il futuro delle previsioni meteo. Carlo Buontempo, direttore del programma europeo Copernicus, commenta la notizia così:
Lo sviluppo di GenCast, un modello di previsione meteorologica basato sull’intelligenza artificiale (Machine Learning Weather Predictions MLWP nel suo acronimo inglese), segna una pietra miliare significativa nell’evoluzione delle previsioni meteorologiche. GenCast è uno degli ultimi modelli di machine learning esaminati in una serie di articoli scientifici di alto profilo, che evidenziano la continua evoluzione (e rivoluzione) nelle previsioni meteorologiche.
Lo sviluppo di questo modello è stato quindi il risultato di un processo di ricerca più lungo. Infatti, anche l’ECMWF ci sta lavorando da tempo. Buontempo, infatti, spiega come l’istituto abbia integrato il modello basato sulla fisica, l’Integrated Forecasting System (IFS), applicando la scienza del machine learning al meteo per sviluppare l’Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS), la cui controparte del programma Copernicus è il tool MLWP. E lo sviluppo di GenCast non fa altro se non migliorare ulteriormente lo strumento sviluppato dall’ECMWF.
GenCast e AIFS non sono gli unici modelli AI per le previsioni meteo
Quello di Google e dell’EMCWF non sono gli unici modelli che utilizzano l’intelligenza artificiale. Infatti, la direttrice generale dell’EMCFW, Florence Rabier ha spiegato:
Abbiamo deciso di lanciare l’AIFS sulla scia delle iniziative di diverse aziende per produrre previsioni meteo basate su metodi di apprendimento automatico. Tra queste, FourCastNet di Nvidia, Pangu-Weather di Huawei e il modello di Google DeepMind. Abbiamo reso disponibili questi sistemi sulle pagine pubbliche dei grafici dell’ECMWF, in base alle nostre condizioni iniziali. L’AIFS è stato ora aggiunto a quelle pagine.
Google, però, ci tiene ad affermare la superiorità del proprio prodotto in base a una risoluzione più alta, un maggiore margine di preavviso e prestazioni generalmente migliori rispetto a quelle tradizionali. C’è però da considerare ancora la performance del tool in situazioni meteorologiche estreme, come fa notare Buontempo. Inoltre, è importante trovare il giusto equilibrio tra metodi tradizionali e quelli basati sul machine learning e l’intelligenza artificiale. Ciò non toglie che GenCast rappresenta un buon punto di vista sul machine learning utilizzato in ambito meteorologico.
