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Meteo

I modelli informatici basati sull’IA sono davvero accurati nelle previsioni meteo?

Sempre più aziende puntano a migliorare gli approcci sui modelli informatici basati sull’IA per realizzare proiezioni climatiche affidabili. Nel frattempo, in Italia, il supercomputer  Leonardo affianca l’Agenzia italiana per la meteorologia e il Centro intergovernativo europeo nelle previsioni meteo e degli eventi estremi

L’adozione dell’intelligenza artificiale nella meteorologia e nella climatologia è probabilmente uno degli sviluppi che più hanno cambiato le cose in questi campi dagli albori della modellazione numerica.

L’IA CHE PREVEDE IL METEO E I CAMBIAMENTI CLIMATICI

Con il cambiamento climatico che avanza e un clima sempre più incerto cresce l’instabilità delle condizioni meteo e la necessità di previsioni sempre più accurate, per ridurre al minimo il danno economico degli eventi estremi più catastrofici e, al contempo, salvare vite umane.

Ad entrare in gioco nella predittività del meteo sempre più imprevedibile vi sono i modelli informatici basati sull’intelligenza artificiale che stanno iniziando ad aumentare gli strumenti standard, basati sulla fisica, utilizzati per prevedere il tempo e i cambiamenti climatici. Questi sono addestrati sui dati storici per apprendere sistemi complessi e generare proiezioni, mentre i modelli numerici utilizzano equazioni fisiche – e osservazioni meteorologiche – per produrre simulazioni delle condizioni future.

I PROGRESSI DELLE AZIENDE: DA GOOGLE ALLA NASA

Contemporaneamente ai progressi delle applicazioni meteorologiche – secondo quanto evidenziato da Axios in un approfondimento sulla questione – le aziende stanno lavorando per far progredire gli approcci all’intelligenza artificiale per realizzare proiezioni climatiche affidabili, in un momento in cui si sostiene che il pianeta si sta riscaldando ancora più rapidamente. Tra le aziende che si stanno dedicando all’intelligenza artificiale per il meteo e il clima c’è Google, il cui modello GraphCast si è dimostrato particolarmente accurato rispetto ai modelli elitari su cui si basano attualmente i meteorologi. Tra le altre, Nvidia, IBM, Tomorrow.io e agenzie governative come la NASA e la NOAA.

Nonostante ciò, nella comunità meteorologica e climatica c’è un notevole scetticismo nell’affidarsi troppo a questi modelli, data la loro novità e il fatto che le previsioni sono diventate costantemente più accurate grazie all’uso di modelli numerici basati sulla fisica che girano su supercomputer.

IL MODELLO GRAPHCAST

Il modello GraphCast «segna un punto di svolta nelle previsioni», sostengono i suoi sviluppatori in un articolo pubblicato a metà novembre sulla rivista Science.

GraphCast è più accurato del sistema convenzionale gestito dall’Ecmwf di Reading, a oggi leader mondiale per le previsioni con un anticipo da tre a dieci giorni. Nel 90% delle 1.380 variabili atmosferiche prese in esame – secondo quanto evidenziato in un recente approfondimento sul Sole 24 Ore  – il modello di Google DeepMind è stato più accurato delle previsioni prodotte dal Centro europeo, che includevano temperatura, pressione, umidità, velocità e direzione del vento a diversi livelli dell’atmosfera. Matthew Chantry, responsabile del machine learning nel Centro europeo, ha certificato questi risultati.

IL SUPERCOMPUTER LEONARDO RIVOLUZIONA LE PREVISIONI METEO

Il supercalcolatore Leonardo, il quarto al mondo, installato da un anno nel Tecnopolo di Bologna, affianca l’Agenzia italiana per la meteorologia e il Centro intergovernativo europeo e viene utilizzato per le previsioni meteo e degli eventi estremi; un ambito sempre più d’attualità se si pensa ai recenti effetti devastanti del maltempo nella nostra Penisola.

I supercalcolatori del Centro intergovernativo europeo sulle previsioni meteo (ECMWF) – che ha i suoi data center al Tecnopolo di Bologna – elaborano le previsioni meteo per l’Europa. In particolare, per l’Italia vengono trasmesse al centro meteo dell’Aeronautica Militare e al Cineca, dove le previsioni vengono elaborate ad area limitata ad alta risoluzione e ad uso civile.

Leonardo – che lo scorso 3 agosto 2023 è entrato nella fase di piena operatività –  ha una potenza di calcolo di 239 PetaFLOPS, equivalente a 239 milioni di miliardi di operazioni al secondo, grosso modo dieci volte la capacità delle macchine precedenti.  Questa straordinaria potenza di calcolo consente al supercomputer di elaborare enormi quantità di dati meteorologici in tempi rapidi, migliorando significativamente l’accuratezza delle previsioni.

Leonardo, inoltre, è stato selezionato per ospitare un computer quantistico. Questa iniziativa è destinata a spingere l’Europa all’avanguardia dell’informatica quantistica, aprendo nuove strade per migliorare in maniera significativa le previsioni meteorologiche. Il progetto rivoluzionario si chiama Destination Hearth: la creazione di un gemello digitale dell’intera Terra, che consentirà lo studio approfondito dei fenomeni atmosferici e climatici, contribuendo alla prevenzione degli eventi climatici estremi.

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