La meteorologia sta vivendo una rivoluzione grazie all’innovazione portata dall’intelligenza artificiale (IA). Gli esperti del settore sostengono che ci troviamo solo all’alba di questa trasformazione. Di recente, un modello avanzato di IA ha raggiunto un traguardo importante, dimostrando come possa rivoluzionare le previsioni meteo.
Questo mese, un modello europeo di IA ha previsto la formazione dell’uragano Francine con quasi 10 giorni di anticipo rispetto al suo impatto sulla costa meridionale della Louisiana. Questo risultato ha superato le performance della maggior parte dei modelli meteo tradizionali, mettendo in luce le straordinarie capacità dell’IA di fornire previsioni più precise e tempestive rispetto ai metodi convenzionali.
Il modello in questione, denominato EC-AIFS, è stato creato dal Centro europeo per le previsioni meteo a medio termine (ECMWF) e lanciato all’inizio del 2024. L’ECMWF utilizza anche uno dei modelli meteo globali più precisi, il cui confronto con il nuovo sistema basato su IA evidenzia i benefici di questa nuova tecnologia.
L’IA si dimostra molto più efficiente rispetto ai sistemi informatici tradizionali in termini di risorse computazionali. I modelli basati su IA sono in grado di elaborare enormi quantità di dati storici in tempi estremamente brevi, permettendo previsioni meteo più rapide e reattive.
I modelli di IA funzionano grazie all’apprendimento automatico, che addestra l’algoritmo su decenni di dati climatici. Una volta completato questo addestramento, l’IA è in grado di generare previsioni in una frazione del tempo rispetto ai modelli convenzionali e con un minor fabbisogno computazionale. Tuttavia, nonostante i notevoli vantaggi in termini di velocità ed efficienza, l’IA presenta ancora alcune limitazioni.
Attualmente, uno dei principali svantaggi dei modelli di IA riguarda la risoluzione delle previsioni. Se paragoniamo due schermi televisivi, uno di vecchia generazione con una bassa risoluzione e immagini sfocate, e un moderno schermo 4K in grado di visualizzare immagini dettagliate, le previsioni dell’IA si avvicinano più alla prima categoria, poiché utilizzano una risoluzione relativamente bassa. Questo significa che, sebbene l’IA sia eccellente nella previsione di fenomeni su larga scala, come i cicloni tropicali o le ondate di calore, è meno precisa quando si tratta di eventi di dimensioni più ridotte, come i tornado.
Un altro aspetto critico dell’uso dell’IA nelle previsioni meteo riguarda l’affidabilità. Gli algoritmi di IA si basano più sul riconoscimento di schemi e pattern nei dati che sui principi fisici dell’atmosfera. Questo approccio implica che, sebbene l’IA possa essere di grande supporto nelle previsioni, sarà comunque necessaria la supervisione e l’intervento umano per garantire che le previsioni siano accurate e affidabili.
L’intelligenza artificiale ha mostrato un potenziale straordinario nel migliorare la meteorologia, ma siamo ancora nelle fasi iniziali del suo utilizzo. Con il tempo, i progressi tecnologici e l’aumento della risoluzione dei modelli AI potranno probabilmente portare a previsioni sempre più precise, coprendo un’ampia gamma di eventi meteo. Nel frattempo, il coinvolgimento degli esperti meteo rimarrà essenziale per integrare l’IA e fornire previsioni affidabili.
