Nuovo Modello Meteo AI Supera i Migliori Sistemi di Previsione Globale

Google DeepMind ha presentato GenCast, un modello di intelligenza artificiale (AI) che supera il sistema di previsioni meteorologiche leader nel mondo per velocità e precisione, secondo un articolo pubblicato su Nature mercoledì.

A differenza dei modelli convenzionali, GenCast può fornire previsioni fino a 15 giorni in anticipo in pochi minuti, un notevole miglioramento rispetto alle ore richieste dai sistemi esistenti, sottolinea Nature in un comunicato stampa.

Le capacità del modello mostrano che GenCast supera il modello di insieme del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ENS) nel prevedere eventi estremi come uragani e ondate di calore, come riportato in Nature.

I ricercatori ritengono che questa svolta segnali una nuova era di previsioni meteorologiche più rapide e affidabili guidate dall’IA. Nature spiega che GenCast si basa esclusivamente su dati meteorologici storici, permettendogli di scoprire schemi complessi tra variabili come la temperatura, l’umidità e il vento.

Nature riferisce che questo approccio basato sui dati contrasta con i sistemi tradizionali, che simulano la fisica atmosferica utilizzando supercomputer. Il modello genera previsioni di insieme – un set di predizioni da condizioni di partenza leggermente variate – che forniscono non solo gli esiti attesi, ma anche la probabilità della loro accuratezza.

Questo metodo probabilistico si è dimostrato superiore in quasi ogni metrica quando GenCast è stato testato contro ENS utilizzando dati meteorologici del 2019. Si è distinto anche nella previsione di condizioni estreme, come le traiettorie dei cicloni tropicali e le forti oscillazioni di temperatura, come riportato da Nature.

La velocità di GenCast è un altro vantaggio, producendo una previsione completa di 15 giorni in soli otto minuti utilizzando un chip di elaborazione AI. I modelli tradizionali impiegano ore. Questa efficienza potrebbe rivelarsi fondamentale per gli avvisi precoce in caso di emergenze, come gli uragani, ha fatto notare Nature.

DeepMind ha anche rilasciato il codice e i parametri non commerciali di GenCast, puntando a democratizzare la ricerca sulle previsioni meteorologiche.

“Questo è davvero un grande contributo alla scienza aperta”, afferma Matthew Chantry, coordinatore dell’apprendimento automatico presso il Centro Europeo per le Previsioni Meteo a Medio Termine a Reading, nel Regno Unito, come riportato da Nature.

“Dobbiamo capire come questi modelli si comportano nelle condizioni meteorologiche più estreme”, e pubblicare il modello e i dati pubblicamente permetterà alla comunità di ricerca di valutarli, ha aggiunto.

La Dr.ssa Kerry Emanuel, professoressa emerita di scienze atmosferiche al MIT che non è stata coinvolta nella ricerca di DeepMind, ha fatto notare che GenCast probabilmente completerà i metodi esistenti piuttosto che sostituirli, come riportato da The New York Times.

Ogni tipo, ha detto, ha i suoi punti di forza e debolezza nel prevedere il turbinio di fenomeni variabili che costituiscono il tempo. “Lo status quo non sparirà”, ha detto la Dr.ssa Emanuel. “Forse il loro lavoro insieme si rivelerà il modo migliore per procedere”, ha riportato The Times

Man mano che modelli di intelligenza artificiale come GenCast progrediscono, promettono previsioni del tempo più rapide e precise, dando alle comunità il potere di prendere decisioni meglio informate di fronte a condizioni meteorologiche estreme.