(METEOGIORNALE.IT) Ormai l’intelligenza artificiale è entrata dappertutto, anche in meteorologia. L’ultima frontiera sarà quella di entrare prepotentemente nelle tendenze meteo stagionali. Ma di cosa si tratta? Tentare di prevedere l’andamento del clima per interi mesi, utilizzando scenari statistici o probabilistici. Questo meccanismo richiede una grandissima quantità di dati (si chiamano in gergo big data) e una profonda comprensione dei meccanismi che regolano l’atmosfera terrestre.
Cosa dice uno studio
Un recente Paper scientifico, pubblicato sulla rivista Nature ha analizzato le capacità di un modello innovativo di IA chiamato ACE2. I risultati ottenuti sono davvero sorprendenti. Le sue performance, in molti casi, si avvicinano a quelle dei tradizionali modelli fisici, con un vantaggio schiacciante. Richiedere molta meno potenza di calcolo. Ma non è tutto.
Velocità ed efficienza
Ace2 è stato sviluppato dall’Allen Institute for Artificial Intelligence, un centro di ricerca statunitense all’avanguardia nello studio dell’apprendimento automatico. Per testarne le capacità, i ricercatori hanno analizzato i dati relativi a 23 inverni dell’emisfero settentrionale, verificando se il sistema fosse in grado di riprodurre correttamente ciò che c’è stato in passato.
Praticamente, si è visto come è stato l’inverno e si sono messi dei dati preliminari per capire se il supercomputer analizzava correttamente il pattern meteo. Tale modello di IA riesce a raggiungere un livello di precisione del tutto paragonabile ai metodi fisici più sofisticati, pur utilizzando un quantitativo di risorse informatiche enormemente inferiore. Quindi stessa efficienza ma molta meno richiesta di calcoli e quindi di tempo, oltre che di energie e di risorse.
Le conseguenze
Questo risultato è davvero molto rilevante. Facciamo una pratica. È altamente probabile che in futuro potrebbero essere disponibili servizi meteo stagionali più rapidi ed efficienti e al tempo spesso, meno costosi e maggiormente accessibili anche ai Paesi o agli Enti che non dispongono di supercomputer avanzati. Ma attenzione che c’è un tallone d’Achille. E lo andiamo a scoprire nel prossimo approfondimento.
Gli eventi climatici estremi
Sappiamo che l’intelligenza artificiale analizza le cose per. E se c’è un imprevisto? Ecco che casca tutto come un castello di carte. L’elemento critico riguarda la capacità di gestire eventi fuori dall’ordinario, ossia situazioni meteo particolarmente anomale e rare. Un caso emblematico è quello dell’inverno 2009-2010, caratterizzato da ondate di freddo eccezionalmente severe che colpirono gran parte dell’Europa, inclusa l’Italia.
In quell’occasione, ACE2 ha mostrato risultati meno affidabili, con previsioni meno accurate rispetto a quelle prodotte dai sistemi tradizionali basati sulla fisica atmosferica. Questo dimostra come i modelli di IA tendano a trovarsi in difficoltà quando c’è una stagione più fredda del normale. Quindi, allorquando è presente un periodo caldo il modello lo vede bene. Ma se dovesse esserci una stagione più fredda o estremamente piovosa, l’IA non riesce ancora a stimarla con precisione.
Una costante collaborazione tra IA e fisica dell’atmosfera
Il messaggio che emerge con chiarezza da questa ricerca è che il progresso nelle previsioni stagionali non dipenderà da una singola tecnologia, ma dalla combinazione di più campi. L’idea è quella di un sistema ibrido, capace di sfruttare i punti di forza dell’IA (ricordiamo: rapidità, efficienza e capacità di elaborare grandi quantità di dati) insieme alla solidità delle conoscenze fisiche che permettono di interpretare i fenomeni meteo. Un ottimo dualismo!
Se questa strada verrà perseguita con decisione, le previsioni stagionali potrebbero diventare sempre più precise e affidabili, cosa che nelle ultime stagioni non sempre si è verificato. Un passo avanti che avrebbe ricadute enormi in settori strategici come l’agricoltura, dove conoscere in anticipo l’andamento delle stagioni può determinare scelte fondamentali nella semina e nei raccolti.
Sapere inoltre se si va incontro a una stagione molto siccitosa o ad una più nevosa può far cambiare la pianificazione anche comunale. Insomma, l’intelligenza artificiale non va chiaramente demonizzata Ma va adoperata con un team di Scienziati ed esperti di ogni settore. Ovviamente anche nel campo meteo. (METEOGIORNALE.IT)
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