L’IA supera i meteorologi nelle previsioni

L’intelligenza artificiale (IA) sta dimostrando di essere un potente strumento per migliorare le previsioni meteorologiche. Gli scienziati di DeepMind hanno sviluppato un programma basato su machine learning chiamato “GraphCast“, in grado di predire variabili meteorologiche per un periodo di 10 giorni in meno di un minuto. La velocità e l’accuratezza di GraphCast superano le tecnologie tradizionali di previsione del tempo, con un tasso di verifica del 90%.

L’efficacia di GraphCast

GraphCast funziona analizzando le due letture meteorologiche più recenti, comprese le variabili del momento del test e quelle registrate sei ore prima. Utilizzando questi dati, il programma può prevedere lo stato del tempo in sei ore. Un esempio concreto dell’efficacia di GraphCast è stata la sua capacità di predire il punto di impatto dell’uragano Lee a Long Island 10 giorni prima che accadesse, superando le tecnologie di previsione tradizionali utilizzate dai meteorologi.

Vantaggi rispetto alle tecnologie tradizionali

Le previsioni meteorologiche tradizionali richiedono più tempo perché i modelli devono tener conto di complessi fenomeni fisici e dinamica dei fluidi per ottenere risultati accurati. Al contrario, GraphCast riesce a superare questo ostacolo, fornendo previsioni più rapide e precise. Inoltre, il programma può prevedere eventi meteorologici estremi, come cicloni tropicali e onde di temperature estreme su vaste regioni.

Integrazione con Google

È possibile che GraphCast, o almeno l’algoritmo IA alla base delle sue previsioni, venga integrato nei servizi mainstream di Google. Secondo quanto riportato da Wired, Google potrebbe essere interessata a incorporare GraphCast nei suoi prodotti. Questo sviluppo potrebbe portare a una maggiore diffusione dell’uso dell’AI per le previsioni meteorologiche.

Miglioramento delle previsioni meteorologiche

Grazie alla possibilità di addestrare l’algoritmo IA con dati recenti, gli scienziati ritengono che GraphCast possa migliorare ulteriormente le previsioni delle oscillazioni nei modelli climatici, in linea con i cambiamenti climatici globali. Inoltre, il National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) sta lavorando per sviluppare modelli che forniscano letture più accurate sulle previsioni di eventi meteorologici estremi e sulle previsioni di intensità degli uragani.

Conclusioni

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle previsioni meteorologiche sta dimostrando di essere un passo avanti significativo rispetto alle tecnologie tradizionali. Programmi come GraphCast di DeepMind stanno rivoluzionando l’industria meteorologica, offrendo previsioni più veloci e precise, comprese quelle di eventi meteorologici estremi. L’uso dell’IA nel settore potrebbe portare a un miglioramento significativo delle previsioni climatiche e una maggiore capacità di adattamento alle sfide del cambiamento climatico.