Previsioni meteo accurate, personalizzate e superveloci, in grado di fornire informazioni in pochi minuti anziché ore e utilizzando normali computer al posto dei supercalcolatori: sarà possibile grazie al nuovo sistema interamente basato sull’Intelligenza Artificiale, messo a punto da un gruppo di ricercatori guidato dall’Università britannica di Cambridge. Il risultato, pubblicato sulla rivista Nature, si chiama Aardvark Weather e ha il potenziale per trasformare gli approcci attualmente utilizzati per le previsioni meteorologiche, rendendole facilmente accessibili anche dai Paesi in via di sviluppo, dove spesso non si hanno a disposizione le competenze e le risorse di calcolo necessarie con i sistemi convenzionali.
“Questi risultati sono solo l’inizio di ciò che Aardvark può raggiungere“, afferma Anna Allen, che ha guidato lo studio. “Può essere facilmente applicato ad altri problemi di previsione meteorologica, ad esempio uragani, incendi boschivi e tornado e, oltre al meteo, le sue applicazioni si possono estendere a previsioni più ampie del sistema terrestre – aggiunge la ricercatrice – tra cui qualità dell’aria, dinamiche oceaniche e previsioni del ghiaccio marino“.
Le previsioni meteo sulle quali facciamo attualmente affidamento sono generate attraverso tutta una serie di complicati passaggi, ciascuno dei quali richiede diverse ore di elaborazione su supercomputer. Per ora, solo uno di questi passaggi, quello che riguarda il calcolo di come il meteo evolve con il passare del tempo, è stato sostituito dall’IA, come è avvenuto nel Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF) ce ha sede a Reading, in Inghilterra.
Le caratteristiche di Aardvark Weather
Con Aardvark Weather, invece, i ricercatori hanno implementato l’Intelligenza Artificiale in tutte le fasi. Il nuovo sistema si basa sui dati ottenuti dalle osservazioni satellitari, dalle stazioni meteorologiche e da altri sensori, ed è in grado di generare previsioni sia globali che locali, in pochi minuti e utilizzando un normale computer. Usando solo il 10% dei dati attualmente a disposizione dei sistemi tradizionali, Aardvark ha già superato su molte variabili il Global Forecast System degli Stati Uniti.
Questo strumento è, inoltre, molto flessibile: impara direttamente dai dati e può quindi essere facilmente adattato per contesti specifici, ad esempio per calcolare le temperature sui campi dei contadini africani o la velocità del vento per un’azienda di energia rinnovabile in Europa. Lo stesso risultato richiede anni di lavoro da parte di molti ricercatori se fatto con i metodi tradizionali.
“Il progresso compiuto da Aardvark non riguarda solo la velocità, ma anche l’accesso”, dice Scott Hosking, dell’Istituto britannico Alan Turing, tra gli autori dello studio. “Spostando le previsioni meteorologiche dai supercomputer ai dispositivi normali possiamo democratizzarle, rendendo queste potenti tecnologie disponibili alle nazioni in via di sviluppo e alle regioni con scarsità di dati in tutto il mondo”, conclude Hosking.
Il Professor Richard Turner, ricercatore capo per le previsioni meteorologiche presso l’Alan Turing Institute e professore di apprendimento automatico presso il dipartimento di ingegneria dell’Università di Cambridge, ha affermato: “Aardvark reimmagina gli attuali metodi di previsione meteorologica offrendo il potenziale per rendere le previsioni meteorologiche più veloci, più economiche, più flessibili e più accurate che mai, contribuendo a trasformare le previsioni meteorologiche sia nei Paesi sviluppati che in quelli in via di sviluppo”.
Matthew Chantry, Strategic Lead for Machine Learning presso ECMWF, ha affermato: “siamo entusiasti di collaborare a questo progetto che esplora la prossima generazione di sistemi di previsioni meteorologiche, parte della nostra missione di sviluppare e fornire previsioni meteorologiche IA operative, condividendo apertamente i dati a vantaggio della scienza e della comunità in generale. È essenziale che il mondo accademico e l’industria lavorino insieme per affrontare le sfide tecnologiche e sfruttare le nuove opportunità offerte dall’IA. L’approccio di Aardvark combina sia la modularità che l’ottimizzazione delle previsioni end-to-end, garantendo un uso efficace dei set di dati disponibili”.
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