Che previsioni: meteo di Google super preciso grazie all'intelligenza artificiale
La divisione DeepMind di Big G è in grado di generare previsioni efficaci a dieci giorni nel giro di 1 minuto
Le previsioni meteo sono molto vicine a un punto di svolta epocale, e anche questa volta c'è di mezzo l'intelligenza artificiale. Un sistema basato sull'IA e sviluppato da Google DeepMind si è cimentato con quelle a medio termine, cioè fino a 10 giorni, dimostrandosi più accurato dei modelli usati attualmente nel 90% dei casi, e battendo gli avversari anche nelle previsioni di eventi meteo estremi, per i quali non era stato addestrato in maniera specifica.
Il risultato ottenuto dall'azienda inglese controllata da Big G è stato pubblicato sulla rivista 'Science', e i ricercatori sottolineano che il nuovo sistema, chiamato GraphCast, non andrebbe a sostituire i metodi tradizionali, ma piuttosto ad affiancarli.
L'attuale standard utilizzato dai meteorologi per le previsioni del tempo è la cosiddetta 'previsione meteorologica numerica', che utilizza modelli matematici dell’atmosfera terrestre partendo dalla condizione meteo conosciuta al momento della previsione. L’accuratezza di questo metodo è migliorata in maniera significativa nel corso degli ultimi decenni, ma resta comunque estremamente complesso e richiede l’uso congiunto di supercalcolatori.
Come funziona il meteo di Google
Un’alternativa alle previsioni numeriche può essere ora offerta da quelle basate sull’apprendimento automatico, come quella sviluppata dai ricercatori guidati da Remi Lam. Ma come funziona il nuovo sistema? GraphCast utilizza i dati relativi alle condizioni meteo più recenti, registrate all’ora esatta e nelle 6 ore precedenti, per effettuare una previsione a breve termine per le 6 ore successive con elevata risoluzione spaziale. Poi, i dati ottenuti vengono nuovamente 'serviti' all’IA, per avere una previsione fino a 10 giorni in meno di 1 minuto.
Gli autori dello studio hanno messo a confronto il loro sistema con quello più avanzato al momento a disposizione per le previsioni a medio termine: GraphCast si è dimostrato superiore nel 90% dei casi e ha prodotto previsioni più accurate anche per eventi meteo estremi come cicloni tropicali e temperature anomale, nonostante il suo addestramento non abbia riguardato questi casi particolari.
