Il Sistema Integrato di Previsione/Intelligenza Artificiale (AIFS)
(METEOGIORNALE.IT) Il Sistema Integrato di Previsione/Intelligenza Artificiale (AIFS) è un progetto innovativo che ha preso il via nell’estate del 2023. Questo sistema rappresenta un importante passo avanti negli sforzi del Centro Europeo ECMWF nel campo dell’apprendimento automatico (ML), un’area in cui l’ECMWF ha investito risorse significative negli ultimi anni. L’AIFS è uno dei tre componenti principali del nuovo progetto ML, il cui obiettivo è estendere le applicazioni dell’apprendimento automatico alla modellazione del sistema terrestre.
Funzionamento e risultati dell’AIFS
L’AIFS ha fatto la sua prima apparizione sul sito web dell’ECMWF, dove è possibile visualizzare i risultati promettenti e seguire lo sviluppo continuo del sistema. I dati generati dall’AIFS possono essere confrontati con quelli prodotti da metodi tradizionali e avanzati. Nonostante l’innovazione rappresentata dall’AIFS, i modelli numerici di previsione meteorologica basati sulla fisica, come l’IFS, rimangono fondamentali. L’IFS fornisce infatti un insieme di variabili previste e una risoluzione spaziale senza pari, oltre a fornire le condizioni iniziali per l’assimilazione dei dati e la creazione di set di dati di addestramento. L’ECMWF rimane fortemente impegnato nel miglioramento continuo dell’IFS.
Caratteristiche tecniche dell’AIFS
Scelta della tecnologia e funzionalità dell’AIFS
Nella scelta della tecnologia su cui costruire l’AIFS, l’ECMWF ha preso in considerazione tutte le architetture più interessanti sviluppate recentemente. Per la versione alfa del sistema, è stata scelta la tecnologia delle Graph Neural Networks. Tuttavia, l’obiettivo è quello di costruire un codice flessibile, che possa essere facilmente adattato in caso di nuovi sviluppi tecnologici promettenti. Le Graph Neural Networks permettono di superare le limitazioni delle griglie lat-lon, che presentano molti punti vicino ai poli, e di utilizzare griglie gaussiane ridotte, che mantengono distanze quasi uguali tra i punti della griglia, indipendentemente dalla loro posizione geografica. Queste sono le stesse reti utilizzate dall’IFS per creare ERA5 e le condizioni iniziali operative.
Capacità di previsione dell’AIFS
La versione alfa dell’AIFS opera su 13 livelli di pressione, con una risoluzione di circa 1 grado, e fornisce previsioni di vento, temperatura, umidità e geopotenziale. A livello di superficie, l’AIFS fornisce previsioni di temperatura a 2 metri, venti a 10 metri, pressione superficiale e altro ancora. L’ECMWF prevede di aggiornare periodicamente il sistema per aumentare la risoluzione e aggiungere ulteriori campi di previsione, come la precipitazione.
Confronto tra AIFS e IFS
Metodologia di confronto
L’AIFS è stato addestrato per minimizzare l’errore quadratico medio, il che significa che è stato progettato per essere utilizzato come modello deterministico. Uno dei prossimi passi importanti sarà lo sviluppo di un sistema basato su insiemi. Attualmente, l’offerta principale dell’IFS è un sistema di previsione basato su insiemi, poiché si è dimostrato il metodo più efficace per effettuare previsioni a medio termine.
Risultati del confronto
Il confronto tra AIFS e IFS è stato effettuato per l’altezza geopotenziale a 500 hPa. In meteorologia, questa è la prima misura del flusso extratropicale su larga scala, ma rappresenta solo una singola misura di un modello di previsione. Ulteriori grafici comparativi possono essere trovati nella pagina dei grafici, che sarà ampliata man mano che il progetto progredisce. I risultati preliminari mostrano che il nuovo modello AIFS è molto promettente, in linea con i risultati ottenuti da altri modelli di ML.
Prospettive future
Aggiornamenti e sviluppi futuri
Nei prossimi giorni e settimane, verranno fornite ulteriori informazioni, con dettagli più specifici sulle funzionalità dell’AIFS che funzionano bene e su quelle che necessitano di ulteriori miglioramenti. L’obiettivo è quello di continuare a sviluppare e perfezionare il sistema, per fornire previsioni meteorologiche sempre più accurate e affidabili. (METEOGIORNALE.IT)
