Le previsioni meteorologiche stanno entrando in una nuova era grazie a GenCast, il modello di intelligenza artificiale sviluppato da Google DeepMind. Questo sistema si sta dimostrando sorprendentemente preciso, tanto da superare alcuni dei metodi tradizionali più avanzati.
Cos’è GenCast?
GenCast è un modello di intelligenza artificiale progettato per analizzare dati meteorologici e fornire previsioni rapide e accurate. Basato su decenni di informazioni storiche, GenCast utilizza l’apprendimento automatico per identificare schemi e prevedere eventi meteorologici futuri.
Fonte: https://www.theverge.com/2024/12/7/24314064/ai-weather-forecast-model-google-deepmind-gencast
Secondo una recente ricerca pubblicata su Nature, il sistema ha dimostrato di essere più efficace rispetto a ENS (European Numerical Weather Prediction System), considerato uno dei modelli più avanzati al mondo.
“I cambiamenti climatici e il meteo influiscono su ogni aspetto della nostra vita“, ha dichiarato Ilan Price, ricercatore di DeepMind. “Con GenCast, puntiamo a migliorare la precisione delle previsioni, contribuendo a prendere decisioni cruciali per l’umanità“.
GenCast vs. i modelli tradizionali
Nel confronto con ENS, GenCast ha mostrato una performance superiore nel 97,2% dei casi. Questo è stato possibile grazie alla sua capacità di elaborare rapidamente grandi quantità di dati e produrre previsioni accurate senza dover risolvere complessi calcoli fisici, come fanno i modelli tradizionali.
Mentre ENS utilizza supercomputer per emulare la fisica dell’atmosfera, GenCast si basa sull’apprendimento automatico, analizzando eventi meteorologici tra il 1979 e il 2018 per individuare schemi ripetuti.
Un esempio notevole della precisione di GenCast è stato il calcolo dell’itinerario di un ciclone tropicale con 12 ore di anticipo e la previsione di condizioni estreme legate all’energia eolica 15 giorni prima.
Velocità e risoluzione: i punti di forza di GenCast
Uno dei principali vantaggi di GenCast è la velocità: può generare previsioni meteo per 15 giorni in soli 8 minuti utilizzando un singolo Google Cloud TPU v5. Al contrario, i modelli tradizionali come ENS possono impiegare diverse ore per completare la stessa previsione.
Tuttavia, la risoluzione rimane un aspetto in cui ENS ha il vantaggio. GenCast opera con una risoluzione di 0,25 gradi, mentre ENS, già prima del 2019, aveva una risoluzione di 0,2 gradi, migliorata ulteriormente a 0,1 gradi nelle versioni successive. Questo significa che ENS può fornire dettagli più precisi in termini di localizzazione degli eventi meteorologici.
Una nuova pietra miliare
Nonostante il confronto con una versione precedente di ENS, Matt Chantry, coordinatore dell’apprendimento automatico presso ECMWF, ha definito GenCast una “pietra miliare nello sviluppo delle previsioni meteorologiche“.
Chantry ha anche rivelato che ECMWF sta sviluppando un proprio sistema di apprendimento automatico ispirato alle innovazioni introdotte da GenCast, segno dell’impatto significativo di questo modello.
Potenzialità future
GenCast è ancora in fase di sviluppo, e il margine di miglioramento è enorme. In futuro, potrebbe:
Aumentare la risoluzione, avvicinandosi a quella di ENS. Ridurre gli intervalli di previsione, passando da 12 ore a periodi più brevi per fornire aggiornamenti in tempo reale. Integrare nuovi dataset, ampliando il suo campo di applicazione e migliorando la precisione.
Conclusione
L’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui comprendiamo e prevediamo il meteo. Con GenCast, Google DeepMind ha dimostrato che i sistemi di apprendimento automatico possono affiancare e, in alcuni casi, superare i metodi tradizionali.
Il futuro delle previsioni meteorologiche è promettente, e con innovazioni come GenCast, possiamo aspettarci progressi ancora più rapidi e significativi.
