L’intelligenza artificiale può accelerare l’affidabilità le previsioni meteorologiche e renderle più accurate.

Nell'era dei cambiamenti climatici, in cui il clima diventa sempre più imprevedibile ed estremo, è essenziale disporre di previsioni meteorologiche affidabili e precise per prepararci e prevenire i disastri.

Attualmente, i meteorologi si affidano a complesse simulazioni al computer per formulare le previsioni, ma il processo richiede molte ore poiché gli scienziati devono analizzare manualmente le variabili meteorologiche una per una, come temperatura, precipitazioni, pressione, vento, umidità e nuvolosità.

Tuttavia, due studi pubblicati oggi su Nature suggeriscono che grazie ai nuovi sistemi di intelligenza artificiale potrebbero rivoluzionare questo processo, accelerando notevolmente le previsioni e migliorando la precisione delle stesse, comprese le allerte per fenomeni meteorologici estremi.

Il primo studio, sviluppato da Huawei, presenta il loro nuovo modello di intelligenza artificiale chiamato Pangu-Weather, in grado di prevedere i modelli meteorologici settimanali in tutto il mondo in modo molto più rapido rispetto ai metodi tradizionali, mantenendo al contempo un livello di precisione comparabile.

Il secondo studio dimostra come un algoritmo di deep learning sia stato in grado di prevedere le precipitazioni estreme con maggiore accuratezza e con un preavviso maggiore rispetto ad altri metodi leader, classificandosi al primo posto nel 70% dei test rispetto a sistemi simili già esistenti.

Se adottati, questi modelli potrebbero essere utilizzati insieme ai metodi convenzionali di previsione meteorologica per migliorare la capacità delle autorità di prepararsi ai fenomeni meteorologici avversi, afferma Lingxi Xie, ricercatore senior presso Huawei.

Per sviluppare Pangu-Weather, i ricercatori di Huawei hanno addestrato una rete neurale profonda utilizzando 39 anni di dati di rianalisi, che combinano osservazioni meteorologiche storiche con modelli moderni. A differenza dei metodi tradizionali che analizzano manualmente le variabili meteorologiche una per una, impiegando ore di tempo, Pangu-Weather è in grado di analizzare tutte le variabili contemporaneamente in pochi secondi.

Durante i test, Pangu-Weather ha dimostrato una precisione simile al sistema operativo di previsione meteorologica integrata del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF), uno dei principali sistemi di previsione meteorologica convenzionali al mondo.

Pangu-Weather è stato anche in grado di tracciare con precisione il percorso di un ciclone tropicale, nonostante non fosse stato specificamente addestrato con dati relativi a cicloni tropicali. Questo risultato dimostra che i modelli di apprendimento automatico sono in grado di comprendere i processi fisici del clima e di renderli abili anche a situazioni mai affrontate in precedenza, come afferma Oliver Fuhrer, responsabile del dipartimento di previsione numerica presso MeteoSwiss, l'Ufficio federale svizzero di meteorologia e climatologia, che non ha partecipato alla ricerca.

Pangu-Weather può prevedere il tempo molto più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali e può fare previsioni anche su fenomeni non inclusi nei dati di addestramento iniziali, afferma Fuhrer.

Nell'ultimo anno, diverse aziende tecnologiche hanno presentato modelli di intelligenza artificiale con l'obiettivo di migliorare le previsioni meteorologiche. Pangu-Weather e modelli simili, come FourcastNet di Nvidia e GraphCast di Google-DeepMind, stanno facendo riflettere i meteorologi su come utilizzare l'apprendimento automatico nelle previsioni meteorologiche, afferma Peter Dueben, responsabile della modellazione dei sistemi terrestri presso l'ECMWF. Sebbene non abbia partecipato alla ricerca, Dueben ha testato Pangu-Weather.

In passato, l'apprendimento automatico era considerato più un "giocattolo" che un progetto serio, afferma Dueben. Ma ora sembra probabile che i meteorologi possano utilizzarlo insieme ai metodi convenzionali per migliorare le loro previsioni.

Solo il tempo dirà quanto bene questi sistemi si comporteranno nella pratica.

I sistemi di previsione meteorologica convenzionali si basano sui dati osservativi, mentre Pangu-Weather si affida ai dati di rianalisi. Xie afferma che sperano di addestrare il loro modello anche con dati osservativi in futuro.

È importante sottolineare che, al momento, l'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere la traiettoria dei cicloni tropicali, ma non è in grado di prevedere con precisione la loro intensità. "L'intelligenza artificiale tenderà a sottovalutare i fenomeni meteorologici estremi", afferma Xie.

Tuttavia, altri modelli di intelligenza artificiale potrebbero contribuire in tal senso.

Un modello di intelligenza artificiale generativo basato sulla fisica chiamato NowcastNet può prevedere piogge estreme con un anticipo maggiore rispetto ai metodi convenzionali esistenti. Il team ha sviluppato un modello generativo profondo addestrato su dati raccolti da diversi radar meteorologici e altre tecnologie, come sensori e satelliti.

Il modello si basa anche sui principi della fisica atmosferica, come la gravità, e utilizza dati provenienti dai radar, che offrono istantanee dei modelli meteorologici. Il modello può quindi generare il prossimo scenario meteorologico più probabile. Poiché altri modelli sono addestrati solo sui dati radar, hanno solo una visione parziale dell'atmosfera, il che porta a risultati meno precisi per eventi meteorologici estremi.

Grazie alla sua base nella fisica, il modello NowcastNet offre una visione più completa delle piogge e di come potrebbero comportarsi, portando a previsioni più accurate.

È ancora presto per valutare l'efficacia delle previsioni meteorologiche basate sull'intelligenza artificiale e sarà necessario vedere quanto saranno utili nella pratica.

Inoltre, il cambiamento climatico potrebbe complicare ulteriormente il quadro, come afferma Dueben. "Il sistema climatico sta subendo cambiamenti drastici. Quindi, se improvvisamente tutto il ghiaccio dell'Artico scompare, non si sa cosa potrebbe fare un modello come Pangu-Weather", ha affermato.

È indubbio che l'intelligenza artificiale stia aprendo nuove prospettive nella previsione meteorologica, accelerando i tempi e migliorando la precisione delle previsioni.

Tuttavia, è importante considerare attentamente i limiti di queste tecnologie e combinare l'esperienza umana e i dati osservativi per ottenere previsioni meteorologiche affidabili e utili.

La sfida consiste nel trovare un equilibrio tra l'utilizzo delle nuove tecnologie e il mantenimento della competenza umana nel campo della meteorologia.

Riflessioni: l’intelligenza artificiale è un passaggio ineludibile, per molti un problema

Questa articolo che ho costruito sulla base dei tre articoli citati di Nature e MIT TR sull'uso dell'intelligenza artificiale nella realizzazione di nuovi modelli predittivi in ambito meteorologico e climatico, in cui si parla di auto apprendimento dei sistemi, è solo uno dei tanti esempi che dimostrano come oggi l'IA, sia uno sviluppo imprescindibile della scienza e della tecnologia.

Grazie all'intelligenza artificiale, ora è possibile pensare e sviluppare ricerche mediche che possono essere condotte in tempi incredibili, mettendo a confronto sperimentazioni e risultati in quantità che sarebbero al di là delle possibilità umane.

La stessa cosa sta accadendo nello sviluppo delle scienze omniche, in cui si mira a gestire quantità incredibili di informazioni, magari provenienti dagli smartphone utilizzati da un vasto pubblico. Questa tendenza si sta manifestando anche nella gestione della mobilità, con l'utilizzo di sensori montati sui mezzi, sulle infrastrutture, e anche negli smartphone. 

L'intelligenza artificiale non si limita solo a chatBOT per la generazione di testi o a centralini per la gestione delle risposte come molta stampa generalista vuol fare crederci. La sua influenza si estende in modo trasversale in molti settori, molto più ampi di quanto si possa immaginare.

Tuttavia, in un tale sviluppo accelerato, diventa sempre più importante definire regole etiche per lo sviluppo di queste potenti intelligenze, in grado di influenzare e gestire sistemi complessi nell'ambito sociale, industriale e finanziario.

E si tratta di regole internazionali, perchè l’informazione non conosce frontiere.