Grazie all' intelligenza artificiale il meteo sarà più preciso fino a quindici giorni

 



La meteorologia è la scienza che permette di sapere che tempo avrebbe dovuto fare, secondo i meteorologi era giusta era sbagliato il tempo, sembra che le previsioni del tempo facciano acqua da tutte le parti. Il problema delle previsioni del tempo è sempre lo stesso non sempre ci azzeccano, per quanto accurate possano essere, hanno sempre a che fare con una serie infinita di variabili. L' avvento dell' Intelligenza Artificiale però può limitare gli errori, promettendo di rendere le previsioni affidabili fino a quindici giorni. Il modello in questione si chiama GenCast e nella sua precedente versione aveva già mostrato risultati incoraggianti. 

Come funziona 

Il programma sviluppato da Google DeepMind, utilizza un approccio innovativo basato sui cosiddetti "modelli di diffusione", una tecnologia normalmente impiegata nella generazione di immagini, video e audio. Addestrato su quarant' anni di dati meteorologici, questo sistema è capace di creare in brevissimo tempo cinquanta stime simili, ma diversificate, relative allo stato futuro del tempo in un determinato luogo. La sintesi tra questi scenari dovrebbe fornirà una proiezione precisa, che consentirà di stimare le condizioni meteorologiche delle successive due settimane con maggiore affidabilità.  Secondo i ricercatori ha superato il modello ENS del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine nel 99,8 percento di quelle superiori a 36 ore. Durante il test il  nuovo software è riuscito a prevedere l' arrivo del Tifone Hagibis con dodici ore di anticipo rispetto ai modelli sin qui utilizzati. Un margine cruciale per salvare vite umane. 

Più veloce e meno costose 

Uno dei punti di forza del modello meteorologico firmato da Google risiede nella rapidità, dato che in grado di generare ipotesi predittive in soli otto minuti utilizzando un singolo processore, contro le ore necessarie ai supercomputer attualmente in uso. 
Questa velocità unita a un consumo ridotto di risorse computazionali, apre nuove possibilità nell' utilizzo dell' IA in ambiti come la gestione delle emergenze climatiche e la pianificazione delle energie rinnovabili. Tuttavia è importante notare che GenCast non mira a sostituire i sistemi tradizionali, ma piuttosto a integrarli, sfruttando i dati già raccolti dai supercalcolatori per migliorane la precisione. 

Limiti e prospettive 

Nonostante i progressi, sussistono ancora alcuni inevitabili limiti: la risoluzione delle previsioni si basa su una griglia con quadrati 0,25 gradi di latitudine e longitudine, ed è più approssimata rispetto ai modelli attuali, raggiungono risoluzioni più definite. 
Inoltre l' Intelligenza Artificiale dipende per il suo addestramento dai dati storici forniti dai sistemi convenzionali. Ciò significa che almeno per il momento, non può funzionare in modo completamente indipendente. Tuttavia l' efficienza e la precisione sin qui dimostrata lo rendono uno strumento promettente. Con il continuo miglioramento delle tecnologie l' Intelligenza Artificiale, poi potrebbe avere presto previsioni del tempo più affidabili e dettagliate. 


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