L'intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente trasformando ogni settore e quello cruciale delle previsioni meteorologiche non è da meno. L'IA promette di fornire modelli sempre più precisi che possono avere un impatto significativo su molti aspetti della nostra vita.
Come funziona l'IA per le previsioni del tempo?
L'IA utilizza modelli di apprendimento automatico che analizzano enormi quantità di dati. Questi dati possono essere di diversa tipologia (temperatura, precipitazioni, umidità , velocità del vento, pressione atmosferica...) e possono essere dati storici o in tempo reale.
I dataset provengono da diverse fonti come satelliti, radar, sensori IoT e soprattutto da stazioni meteorologiche. L'IA elabora questi dati per identificare schemi e relazioni complesse che i modelli meteorologici tradizionali potrebbero non essere in grado di cogliere. In questo modo, l'IA può generare previsioni più accurate e personalizzate per una specifica area geografica.
I vantaggi dell'IA per le previsioni del tempo
L'utilizzo dell'IA nel campo del forecasting offre notevoli vantaggi:
Maggiore precisione: L'IA può prevedere eventi meteorologici con maggiore precisione, favorendo una migliore pianificazione.
Previsioni più granulari: I modelli IA possono fornire previsioni per aree molto ristrette, consentendo la gestione di eventi come grandinate e nevicate.
Tempestività : L'elaborazione dei modelli IA è drasticamente più veloce rispetto ai modelli tradizionali.
Nuovi insights: L'IA può aiutare i meteorologi a comprendere meglio i complessi sistemi che influenzano il tempo, favorendo la scoperta di nuove relazioni e modelli.
Applicazioni dell'IA per le previsioni del tempo
L'IA applicata alla gestione dei dati meteo può portare benefici in diversi campi:
Agricoltura:Â ottimizzazione e protezione di colture e bestiame, migliorando la resa e riducendo i rischi.
Trasporto aereo: previsioni più precise per tenere sotto controllo linee aeree e aumentarne la sicurezza.
Energia:Â ottimizzazione della produzione e distribuzione di energia in base alle previsioni.
Eventi meteorologici estremi: preavviso più ampio per eventi come uragani, tifoni e inondazioni.
L'esempio di GraphCast
GraphCast è un modello AI sviluppato da Google DeepMind e annunciato a novembre 2023 che ha dimostrato di essere in grado di prevedere il tempo con una precisione senza precedenti. GraphCast utilizza una rete neurale per analizzare le relazioni tra diverse variabili meteorologiche, fornendo previsioni più accurate e granulari rispetto ai modelli tradizionali.
Il modello è alimentato da due serie di dati: lo stato del tempo 6 ore prima e lo stato del tempo attuale. Il modello utilizza questi set per creare delle previsioni molto accurate per le sei ore successive. GraphCast utilizza poi le ultime previsioni prodotte e le precedenti per crearne di nuove.
Il risultato è un modello che crea delle previsioni molto precise fino a 10 giorni. GraphCast è inoltre un modello che impiega meno di un minuto per generare una previsione a 10 giorni, ha un miglioramento del 20% rispetto ai modelli non IA e richiede una mole di dati decisamente inferiore alla concorrenza.
Bias e conclusioni
Come ogni modello IA, anche GraphCast e gli altri modelli in circolazione (Nvidia e Huawei) che gestiscono dati meteo non sono immuni da bias e problematiche. Per il modello messo in campo da Google, è stata notata una certa difficoltà nell'individuazione dell'intensità di alcuni eventi meteo: questo è dovuto alla tendenza del modello ad avvicinarsi a dati che esprimono delle condizioni nella media.
Tuttavia, i modelli IA che gestiscono il forecasting meteo sono una svolta rivoluzionaria. Offrono uno strumento per aiutarci in modo preciso e in tempi utili a far fronte a cambiamenti repentini del meteo, sempre più frequenti a causa dei cambiamenti climatici.