Google Crea un Nuovo Modello di Previsione Meteo Alimentato da Intelligenza Artificiale

Ricercatori di Google hanno sviluppato un nuovo modello di previsione del tempo chiamato NeuralGCM che combina la scienza tradizionale e le tecnologie di apprendimento automatico per fornire dati accurati sulle future condizioni meteorologiche. Lo studio è stato pubblicato su Nature questo martedì.

La ricerca è attualmente disponibile per il download ed è stata realizzata in collaborazione con il Centro Europeo per le Previsioni Meteo a Medio Termine (ECMWF), Google DeepMind London, Scienze della Terra, Atmosferiche e Planetarie presso il Massachusetts Institute of Technology e la Scuola di Ingegneria e Scienze Applicate presso l’Università di Harvard.

Secondo il MIT Technology Review, la nuova tecnologia potrebbe migliorare la precisione e ridurre significativamente il costo attuale in quanto richiede meno potenza computazionale.

Per oltre 50 anni, i modelli di circolazione generale (GCM) sono stati i principali strumenti per analizzare l’atmosfera terrestre e prevedere le previsioni. Tuttavia, questi metodi possono essere costosi e notevolmente lenti. D’altro canto, l’apprendimento automatico è stato utilizzato per elaborare dati storici e fornire rapidamente buone previsioni, ma ha problemi con le previsioni a lungo termine. Il team di Google ha trovato un modo per combinare entrambe le tecnologie, sfruttando al meglio i vantaggi di ciascuna.

“Non si tratta di fisica contro intelligenza artificiale. È davvero fisica e intelligenza artificiale insieme”, ha dichiarato Stephan Hoyer, ricercatore di intelligenza artificiale presso Google Research, a MIT Technology Review.

Tuttavia, non farà una grande differenza per gli utenti regolari delle applicazioni meteo poiché il nuovo strumento non è destinato a previsioni a breve termine, è stato sviluppato per previsioni a lungo termine e per anticipare condizioni meteorologiche estreme che potrebbero essere lontane anni.

“Con una temperatura superficiale del mare prescritta, NeuralGCM può monitorare con precisione le metriche climatiche per diversi decenni e le previsioni climatiche con una risoluzione di 140 chilometri mostrano fenomeni emergenti come la frequenza realistica e le traiettorie dei cicloni tropicali,” dichiara il documento.

NeuralGCM sarà open source e utile per gli scienziati e le persone interessate alle condizioni climatiche come i pianificatori agricoli o le compagnie assicurative.