All’inizio di luglio, mentre l’uragano Beryl si abbatteva sui Caraibi, un’importante agenzia meteorologica europea ha previsto una serie di possibili approdi finali, avvertendo che il Messico era il più probabile. L’allarme – scrive il New York Times – si basava sulle osservazioni globali di aerei, boe e veicoli spaziali, che i supercomputer delle dimensioni di una stanza hanno poi trasformato in previsioni.
Lo stesso giorno, esperti che eseguivano software di intelligenza artificiale su un computer molto più piccolo hanno previsto l’arrivo in Texas. Le previsioni si basavano solo su ciò che la macchina aveva imparato in precedenza sull’atmosfera del pianeta.
Quattro giorni dopo, l’8 luglio, l’uragano Beryl si è abbattuto sul Texas con forza micidiale, allagando strade, uccidendo almeno 36 persone e togliendo la corrente a milioni di residenti. A Houston, i venti violenti hanno fatto schiantare gli alberi contro le case, provocando almeno due vittime.
I VANTAGGI DI USARE L’IA IN METEOROLOGIA
La previsione del Texas offre uno sguardo al mondo emergente delle previsioni meteorologiche dell’intelligenza artificiale, in cui un numero crescente di macchine intelligenti sta anticipando i futuri modelli meteorologici globali con nuova velocità e precisione. In questo caso, il programma sperimentale è GraphCast, creato a Londra da DeepMind, una società di Google. Fa in pochi minuti e secondi quello che una volta richiedeva ore. […]
La rapidità delle previsioni meteorologiche dell’IA aiuterà anche le scoperte scientifiche, ha dichiarato Amy McGovern, docente di meteorologia e informatica presso l’Università dell’Oklahoma che dirige un istituto meteorologico dell’IA. Secondo la professoressa, i meteorologi usano l’IA per creare migliaia di sottili variazioni delle previsioni che permettono di individuare fattori inaspettati che possono provocare eventi estremi come i tornado […]
È importante notare che i modelli di IA possono essere eseguiti su computer desktop, rendendo la tecnologia molto più facile da adottare rispetto ai supercomputer grandi come una stanza che oggi dominano il mondo delle previsioni globali. “È un punto di svolta”, ha dichiarato Maria Molina, meteorologa dell’Università del Maryland che studia i programmi di intelligenza artificiale per la previsione di eventi estremi. “Non c’è bisogno di un supercomputer per generare una previsione. Lo si può fare sul proprio portatile, il che rende la scienza più accessibile”.
PERCHÉ È COSÌ DIFFICILE FARE PREVISIONI
Le persone dipendono da previsioni meteorologiche accurate per prendere decisioni su come vestirsi, dove viaggiare e se fuggire da un violento temporale. Tuttavia, le previsioni meteorologiche affidabili si rivelano straordinariamente difficili da realizzare. Il problema è la complessità. Gli astronomi possono prevedere i percorsi dei pianeti del sistema solare per i secoli a venire perché un unico fattore domina i loro movimenti: il sole e la sua immensa forza di gravità.
Al contrario, i modelli meteorologici sulla Terra derivano da una miriade di fattori. Le inclinazioni, le rotazioni, le oscillazioni e i cicli giorno-notte del pianeta trasformano l’atmosfera in vortici turbolenti di venti, piogge, nuvole, temperature e pressioni atmosferiche. Peggio ancora, l’atmosfera è intrinsecamente caotica. Da sola, senza stimoli esterni, una particolare zona può passare rapidamente da stabile a capricciosa.
Di conseguenza, le previsioni meteorologiche possono fallire dopo pochi giorni e talvolta dopo poche ore. Gli errori crescono di pari passo con la durata della previsione, che oggi può estendersi per 10 giorni, rispetto ai tre giorni di qualche decennio fa. I lenti miglioramenti derivano dall’aggiornamento delle osservazioni globali e dei supercomputer che elaborano le previsioni.
DALL’OSSERVAZIONE ALLA PREVISIONE
Non che il lavoro di supercalcolo sia diventato facile. I preparativi richiedono abilità e fatica. I modellatori costruiscono un pianeta virtuale attraversato da milioni di vuoti di dati e riempiono gli spazi vuoti con le osservazioni meteorologiche attuali.
Il dottor Bretherton dell’Università di Washington ha definito questi input cruciali e in qualche modo improvvisati. “Bisogna fondere i dati provenienti da molte fonti in un’ipotesi di ciò che l’atmosfera sta facendo in questo momento”, ha detto.
Le complicate equazioni della meccanica dei fluidi trasformano poi le osservazioni combinate in previsioni. Nonostante l’enorme potenza dei supercomputer, l’elaborazione dei numeri può richiedere un’ora o più. E naturalmente, quando il tempo cambia, le previsioni devono essere aggiornate.
COME PENSA L’IA
L’approccio dell’IA è radicalmente diverso. Invece di basarsi sulle letture attuali e su milioni di calcoli, un agente IA si basa su ciò che ha imparato sulle relazioni di causa-effetto che governano il tempo del pianeta.
In generale, il progresso deriva dalla rivoluzione in corso nell’apprendimento automatico, la branca dell’IA che imita il modo in cui gli esseri umani imparano. Il metodo funziona con grande successo perché l’IA eccelle nel riconoscimento dei modelli. È in grado di esaminare rapidamente montagne di informazioni e di individuare complessità che l’uomo non è in grado di riconoscere.
Nelle previsioni meteorologiche, l’IA impara a conoscere le forze atmosferiche analizzando archivi di osservazioni reali. Quindi identifica gli schemi più sottili e utilizza queste conoscenze per prevedere il tempo, con una velocità e una precisione notevoli.
IL PROGRAMMA IA DI GOOGLE PER IL METEO
Di recente, il team di DeepMind che ha realizzato GraphCast ha vinto il più importante premio di ingegneria britannico, ha elogiato il team per quello che ha definito “un progresso rivoluzionario”.
In un’intervista, Rémi Lam, scienziato capo di GraphCast, ha dichiarato che il suo team ha addestrato il programma su quattro decenni di osservazioni meteorologiche globali compilate dal centro di previsione europeo. “Impara direttamente dai dati storici”, ha detto. In pochi secondi GraphCast può produrre una previsione di 10 giorni che richiederebbe più di un’ora a un supercomputer.
Lam ha detto che GraphCast funziona al meglio e più velocemente su computer progettati per l’IA, ma può funzionare anche su desktop e persino su laptop, anche se più lentamente.
In una serie di test, GraphCast ha superato il miglior modello di previsione del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio raggio per oltre il 90% del tempo. “Sapere dove sta andando un ciclone è molto importante”, ha aggiunto. “È importante per salvare vite umane”. […]
COSA DICONO GLI ESPERTI
Colpito da questi risultati, il Centro europeo ha recentemente abbracciato GraphCast e i programmi di previsione dell’IA realizzati da Nvidia, Huawei e dall’Università Fudan in Cina. Sul suo sito web, ora mostra le mappe globali dei suoi test di intelligenza artificiale, compresa la gamma di previsioni del percorso che le macchine intelligenti hanno fatto per l’uragano Beryl il 4 luglio.
Il dottor Chantry del centro europeo ha dichiarato che l’istituto prevede che la tecnologia sperimentale diventi parte integrante delle previsioni meteorologiche globali, anche per i cicloni. Un nuovo team, ha aggiunto, si sta ora basando sul “grande lavoro” degli sperimentatori per creare un sistema di IA operativo per l’agenzia.
“Tutti i modelli sono sbagliati in qualche misura”, ha detto il dottor Molina dell’Università del Maryland. Le macchine IA, ha aggiunto, “potrebbero azzeccare la traiettoria dell’uragano, ma che dire della pioggia, dei venti massimi e dell’ondata di maltempo? Ci sono così tanti impatti diversi” che devono essere previsti in modo affidabile e valutati con attenzione.
Jamie Rhome, vicedirettore del National Hurricane Center di Miami, concorda sulla necessità di strumenti multipli. Ha definito l’IA “evolutiva piuttosto che rivoluzionaria” e ha previsto che gli esseri umani e i supercomputer continueranno a svolgere ruoli importanti. “Avere un uomo al tavolo per applicare la consapevolezza della situazione è uno dei motivi per cui abbiamo una tale precisione”, ha detto.
Rhome ha aggiunto che il centro uragani ha utilizzato aspetti dell’intelligenza artificiale nelle sue previsioni per più di un decennio e che l’agenzia valuterà ed eventualmente utilizzerà i nuovi programmi di intelligenza artificiale. “Con l’avvento dell’intelligenza artificiale così rapido, molti vedono il ruolo umano in diminuzione”, ha detto Rhome. “Ma i nostri previsori stanno dando un grande contributo. C’è ancora un forte ruolo umano”.
(Estratto dalla rassegna stampa estera a cura di eprcomunicazione)
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