L’AI di Google prevede il meteo meglio degli esperti

L’IA di Google batte i modelli tradizionali nelle previsioni meteo.
Google DeepMind ha presentato GenCast, un nuovo modello di intelligenza artificiale in grado di superare i sistemi tradizionali nelle previsioni meteorologiche. Secondo la ricerca pubblicata sulla rivista Nature, il sistema ha dimostrato prestazioni superiori rispetto al modello ENS del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF) nel 97,2% dei casi analizzati.
Il modello è stato addestrato su dati meteorologici dal 1979 al 2018, imparando a riconoscere gli schemi climatici attraverso quattro decenni di informazioni storiche. A differenza dei sistemi convenzionali come ENS, che utilizzano supercomputer per risolvere complesse equazioni fisiche dell’atmosfera, GenCast sfrutta il machine learning per formulare le sue previsioni.
I risultati sono particolarmente significativi nella previsione di eventi estremi: nel caso dei cicloni tropicali, per esempio, il sistema è in grado di fornire un preavviso aggiuntivo di 12 ore rispetto ai metodi tradizionali. Le prestazioni si mantengono elevate anche nelle previsioni fino a 15 giorni di anticipo, comprendendo fenomeni come condizioni meteorologiche estreme e produzione di energia eolica.
Un punto di forza del sistema è la velocità di elaborazione: GenCast può produrre una previsione a 15 giorni in soli otto minuti utilizzando un singolo Google Cloud TPU v5, mentre i modelli basati sulla fisica richiedono diverse ore per lo stesso compito.
La comunità scientifica resta cauta. Stephen Mullens, professore di meteorologia all’Università della Florida, sottolinea come il settore stia ancora valutando l’effettiva affidabilità di questi sistemi basati sull’IA: “Siamo scienziati formati per ragionare in termini di fisica, e poiché l’IA non funziona fondamentalmente in questo modo, stiamo ancora cercando di capire se è davvero efficace e perché”.
Per favorire la trasparenza e l’adozione del sistema, DeepMind ha rilasciato il codice del modello in open source. Ilan Price, ricercatore senior presso DeepMind, vede GenCast come uno strumento complementare ai modelli tradizionali: “L’obiettivo è generare un impatto sociale diffuso attraverso previsioni meteorologiche più accurate”.