Negli ultimi anni, i progressi nel campo della tecnologia hanno portato a notevoli miglioramenti nelle previsioni meteo. Tuttavia, molti esperti ritengono che ci siano ancora ampie opportunità di perfezionamento, soprattutto grazie all’ingresso dell’intelligenza artificiale in questo campo
Un esempio di come l’IA possa contribuire a rendere le previsioni meteorologiche più affidabili proviene da DeepMind, il laboratorio di ricerca di Google. DeepMind ha ideato un sistema di apprendimento automatico chiamato GraphCast, progettato per migliorare la precisione del meteo.
Come sono divenute affidabili le previsioni meteo
GraphCast utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare rapidamente grandi quantità di dati meteorologici storici, compresi dati dal 1979 al 2017. Questo addestramento consente al sistema di comprendere variabili cruciali come il vento, la temperatura e la pressione atmosferica. Attualmente, esso basa le sue previsioni su stime meteo globali della durata di 6 ore prima e sullo stato attuale del tempo, ma durante i test è stato alimentato anche con dati provenienti dal 2018, consentendo al modello di fare previsioni fino a 10 giorni in anticipo.
Questo non solo fornisce una visione più ampia delle condizioni meteo future ma potrebbe essere fondamentale per la preparazione a eventi climatici estremi e per la gestione di risorse in settori come l’agricoltura, l’energia e la logistica. I risultati dei test sono stati incoraggianti, mostrando miglioramenti significativi non solo nella precisione ma anche nella velocità. Nonostante i progressi già compiuti, il team di DeepMind riconosce la necessità di altri test di valutazione per comprendere come ulteriori parametri potrebbero influire sulle previsioni. Questa consapevolezza evidenzia l’impegno verso una costante ricerca di miglioramenti e affinamenti del modello.
Oltre ai notevoli progressi ottenuti finora, GraphCast di DeepMind dimostra il potenziale dell’intelligenza artificiale nel settore delle previsioni meteorologiche, aprendo la strada a una maggiore affidabilità nelle informazioni meteo.