Previsioni meteo quasi infallibili con l’IA: verso una svolta rivoluzionaria

Dopo un primo passo avanti nel 2023 con un modello di apprendimento di Huawei, Google e Microsoft hanno a loro volta sviluppato modelli di intelligenza artificiale in grado di produrre, in pochi minuti, previsioni meteo migliori di quelle prodotte in poche ore dai potenti calcolatori tradizionali delle principali agenzie internazionali. Queste performance, sperimentali e non ancora accessibili al grande pubblico e nemmeno agli addetti ai lavori, illustrano tuttavia i rapidi progressi della ricerca.

Secondo quanto dichiarato a dicembre da Google, il suo modello GenCast, addestrato su dati storici, è stato in grado di prevedere eventi meteorologici ed estremi in un periodo di 15 giorni con una precisione senza pari. Se GenCast fosse stato operativo nel 2019, avrebbe superato le previsioni del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF), riferimento mondiale, nel 97% dei casi per oltre 1.300 disastri climatici.

Un altro modello chiamato Aurora, sviluppato da un laboratorio Microsoft di Amsterdam, utilizzando anch’esso dati storici, è diventato il primo modello di intelligenza artificiale a prevedere in modo coerente la traiettoria a cinque giorni dei cicloni meglio di quanto previsto dai centri di previsione meteorologica di sette stati, secondo i risultati pubblicati sulla principale rivista scientifica Nature. Per Doksuri del 2023, il tifone del Pacifico più costoso fino ad oggi (con danni per oltre 28 miliardi di dollari), Aurora era riuscita a prevedere con quattro giorni di anticipo che la tempesta avrebbe colpito le Filippine, mentre le previsioni ufficiali dell’epoca la davano diretta a nord di Taiwan.

“Nei prossimi cinque-dieci anni, il Santo Graal sarà la costruzione di sistemi in grado di lavorare direttamente con le osservazioni“, satelliti o altro, “per generare previsioni ad alta risoluzione ovunque le vogliamo”, mentre molti Paesi attualmente non dispongono di sistemi di allerta affidabili, ha affermato Paris Perdikaris, autore principale di Aurora, in un video pubblicato da Nature.

Modelli AI vs. modelli tradizionali

Era prevedibile che un giorno i modelli di intelligenza artificiale avrebbero rivaleggiato con i modelli fisici classici, ma “non pensavamo che sarebbe successo così presto“, ha dichiarato all’AFP Laure Raynaud, ricercatrice di intelligenza artificiale presso Météo-France, che sta sviluppando la versione di intelligenza artificiale dei suoi modelli Arpège e AROME.

I cosiddetti modelli “fisici”, sviluppati nel corso di decenni, consistono nell’iniettare miriadi di dati osservativi o di archivi meteorologici in potenti computer, per poi applicare le leggi della fisica trasformate in equazioni matematiche, per dedurre le previsioni. Lo svantaggio è che ciò richiede ore di calcoli su computer ad alta potenza e ad alto consumo energetico.

Un modello di apprendimento basato sull’intelligenza artificiale, invece, raccoglie gli stessi dati, ma la sua rete neurale si autoalimenta e deduce le sue previsioni in modo “completamente statistico”, senza ricalcolare tutto, spiega Laure Raynaud.

Météo-France

Grazie ai miglioramenti in termini di velocità e qualità, “potremmo essere in grado di calcolare le nostre previsioni più spesso al giorno“, in particolare per quanto riguarda i temporali, che sono devastanti e molto difficili da prevedere, spiega la ricercatrice. Météo-France punta a fornire previsioni basate sull’intelligenza artificiale su una scala di poche centinaia di metri.

ECMWF

Anche il centro europeo ECMWF sta sviluppando un modello di intelligenza artificiale, “circa 1.000 volte meno costoso a livello computazionale rispetto al modello fisico tradizionale”, ha dichiarato all’AFP Florence Rabier, direttrice generale del centro, che fornisce previsioni a 35 Paesi europei.

Questo modello di intelligenza artificiale produce attualmente previsioni su una scala di circa 30km², certamente meno dettagliate di quelle di Aurora (circa 10km²), ma la sua prima versione è già una realtà operativa, da febbraio nelle mani dei meteorologi nazionali, incaricati di stabilire le allerte per la popolazione.

E i meteorologi non sono destinati a scomparire, sottolinea Laure Raynaud: “avremo sempre bisogno di meteorologi per valutare i dati”. “Quando si tratta di proteggere persone e proprietà, non credo che possiamo fare a meno delle competenze umane“, aggiunge Florence Rabier.