L'intelligenza artificiale rivoluziona le previsioni meteorologiche: previsioni più precise per condizioni meteorologiche estreme!

L'intelligenza artificiale rivoluziona le previsioni meteorologiche: previsioni più precise per condizioni meteorologiche estreme!

Quest'anno l'inverno in Germania mostra il suo lato capriccioso: neve, ghiaccio, pioggia e sole si alternano in rapida successione. Tali condizioni mutevoli spesso portano a critiche nei confronti delle app meteo e delle loro previsioni. Ma il capo del centro di previsione e consulenza del servizio meteorologico tedesco, Franz Molé, sottolinea che il tasso di precisione delle previsioni è piuttosto elevato. La base è l'analisi di grandi quantità di dati provenienti da dati sui fulmini, satelliti e radar delle precipitazioni. L'atmosfera viene scansionata in tre dimensioni a una velocità impressionante ogni cinque minuti, consentendo previsioni precise a breve termine.

La tecnologia nowcasting consente di monitorare i temporali in tempo reale, come si può vedere nell'app di allerta meteo del Servizio meteorologico tedesco. La previsione resta particolarmente impegnativa per fenomeni di piccola scala o di breve durata, come il black ice o i temporali spontanei. Qui sono richiesti modelli ad alta risoluzione, ma spesso falliscono a causa della capacità di calcolo disponibile. Infatti, l’aumento degli eventi estremi dovuti ai cambiamenti climatici diventa sempre più evidente, per cui in futuro le temperature record in Germania potrebbero raggiungere i 45 gradi.

L'intelligenza artificiale nel sistema meteorologico

Una speranza per migliorare le previsioni meteorologiche è l’intelligenza artificiale (AI). Questo può funzionare a una velocità 10.000 volte più veloce rispetto ai modelli numerici convenzionali. Tuttavia, non richiede un'immagine fisica dei processi. La combinazione desiderata di modelli basati sulla fisica e intelligenza artificiale dovrebbe migliorare significativamente le previsioni. Un notevole progresso è il nuovo modello meteorologico AI del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF), che supera le previsioni precedenti. I servizi meteorologici di tutto il mondo possono utilizzare questo metodo per prevedere con maggiore precisione eventi estremi come forti piogge o uragani.

Il modello AI, noto come AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System), fornisce risultati che sono in media fino al 20% più accurati. In alcuni scenari il miglioramento può arrivare anche al 40%. È interessante notare che il modello riduce il consumo energetico di 1.000 volte e calcola le previsioni dieci volte più velocemente. In futuro i servizi meteorologici potranno utilizzare nuovi dati per le loro previsioni e avvisi, il che andrà a vantaggio significativo del grande pubblico.

Uno sguardo al futuro della ricerca sul clima

Tecnologie come Google DeepMind e OpenAI stanno sviluppando i più recenti modelli di intelligenza artificiale che prevedono eventi meteorologici estremi in modo più preciso e rilevano i modelli di CO₂. Questi modelli apprendono continuamente da nuovi set di dati e possono identificare aumenti inaspettati delle emissioni di CO₂. Un sistema europeo di allarme rapido ha già dimostrato di riuscire a prevedere i disastri meteorologici con una precisione superiore al 90%. È chiaro che l’intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare radicalmente la ricerca sul clima.

Tuttavia, per realizzare il pieno potenziale di queste nuove tecnologie, è necessario affrontare alcune questioni etiche. L’accesso ai dati climatici e il controllo sui modelli di intelligenza artificiale devono essere resi trasparenti per evitare disuguaglianze nella ricerca sul clima. Lo sviluppo di regole chiare per l’uso dell’intelligenza artificiale nella ricerca sul clima è considerato urgente, soprattutto perché questi modelli potrebbero influenzare anche le decisioni politiche.

I progressi nelle previsioni meteorologiche e nella ricerca sul clima sembrano promettenti, ma la sfida è utilizzare queste tecnologie con il necessario senso di responsabilità e includere tutti i gruppi sociali. Particolare attenzione dovrà essere prestata anche alla tracciabilità delle decisioni e alle distorsioni dei dati per garantire un'applicazione corretta e accurata.