L’intelligenza artificiale fornisce previsioni meteorologiche migliori rispetto ai modelli basati sulla fisica?
Un nuovo studio dell’Università di Reading mostra che l’intelligenza artificiale (AI) può prevedere in modo rapido e accurato il percorso e l’intensità dei grandi sistemi di cicloni.
La ricerca, basata su un’analisi della tempesta Ciaran del novembre 2023, suggerisce che le previsioni meteorologiche che utilizzano l’intelligenza artificiale possono produrre previsioni con un’accuratezza simile alle previsioni tradizionali, più velocemente, più economiche e con un minore utilizzo della potenza di calcolo.
Il professor Andrew Charlton-Perez, autore principale dello studio.
Pérez afferma inoltre che è possibile imparare molto sulle previsioni meteorologiche basate sull'intelligenza artificiale testandole su eventi estremi come la tempesta Ciarán. Possiamo anche identificare i punti di forza e di debolezza e guidare lo sviluppo di una tecnologia di previsione dell'intelligenza artificiale ancora migliore per proteggere persone e risorse. Questo è un momento emozionante e importante per le previsioni meteorologiche.
Promesse e tranelli
Per comprendere l’efficacia dei modelli meteorologici basati sull’intelligenza artificiale, gli scienziati dell’Università di Reading hanno confrontato le previsioni basate sull’intelligenza artificiale e sulla fisica per Ciarán, una tempesta di vento mortale che ha colpito l’Europa settentrionale e centrale nel novembre 2023 e ha causato 16 morti nell’Europa settentrionale e ha lasciato più di un milione di case senza elettricità in Francia.
I ricercatori hanno utilizzato quattro modelli di intelligenza artificiale e hanno confrontato i loro risultati con i tradizionali modelli basati sulla fisica. I modelli di intelligenza artificiale, sviluppati da giganti della tecnologia come Google, Nvidia e Huawei, sono stati in grado di prevedere la rapida intensificazione e il monitoraggio del ciclone con 48 ore di anticipo.
In larga misura, le previsioni di questo sistema di cicloni erano “indistinguibili” dalle prestazioni dei modelli di previsione convenzionali, hanno detto i ricercatori. I modelli di intelligenza artificiale hanno anche catturato accuratamente le condizioni atmosferiche su larga scala che hanno guidato lo sviluppo esplosivo di Ciarán, come la sua posizione rispetto alla corrente a getto. Tuttavia, la tecnologia di apprendimento automatico ha sottovalutato i venti dannosi della tempesta. Tutti e quattro i sistemi di intelligenza artificiale hanno sottovalutato la velocità massima del vento di Ciarán, che in realtà ha raggiunto velocità fino a 200 km/h a Pointe du Raz in Bretagna.
Gli autori sono stati in grado di dimostrare che questa sottostima era legata ad alcune caratteristiche della tempesta, compresi i contrasti di temperatura vicino al suo centro, che non erano stati ben previsti dai sistemi di intelligenza artificiale.
Per proteggere meglio le persone da condizioni meteorologiche estreme come la tempesta Ciarán, i ricercatori affermano che sono necessarie ulteriori ricerche sull’uso dell’intelligenza artificiale nelle previsioni meteorologiche. Lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico potrebbe significare che, nel prossimo futuro, l’intelligenza artificiale verrà utilizzata di routine nelle previsioni meteorologiche, facendo risparmiare tempo e denaro ai meteorologi.
Riferimento alla notizia:
Charlton-Perez, A.J., Dacre, H.F., Driscoll, S. et al. Do AI models produce better weather forecasts than physics-based models? A quantitative evaluation case study of Storm Ciarán. npj climate and atmospheric science (2024).