Indice
Si chiama “GraphCast” e rivoluzionerà le previsioni del tempo. È il nuovo modello computerizzato sviluppato da Google e alimentato dall’intelligenza artificiale. I sistemi usati finora e costati centinaia di milioni di dollari ai governi diventeranno presto obsoleti. Il modello messo a punto dall’azienda californiana, infatti, garantirà previsioni meteorologiche più precise e veloci.
GraphCast più accurato dei sistemi tradizionali
Anche il “modello europeo”, considerato fino ad oggi il migliore in assoluto, non regge il confronto con il sistema di Google basato sull’IA. Tale sistema elabora previsioni più accurate sia per il tempo nelle 24 ore, sia per gli eventi estremi come uragani e ondate di gelo o di calore. Ad affermarlo è uno studio pubblicato sulla rivista Science e ripreso dal Washington Post.
Il modello di intelligenza artificiale è stato sviluppato da DeepMind, azienda britannica del gruppo Alphabet, casa madre di Google, specializzata in IA. Addestrato su quasi 40 anni di dati storici, GraphCast basa le sue previsioni su immagini satellitari e informazioni provenienti da stazioni meteo che utilizzano un modello tradizionale, il Nwp (Numerical Weather Prediction).
Un modello che riduce tempi e costi e ottimizza le prestazioni
Un sistema, dunque, che usa i modelli disponibili finora per ridurre tempi e costi e ottimizzare le prestazioni. GraphCast è in grado di effettuare una previsione di 10 giorni a intervalli di sei ore per località sparse in tutto il mondo. In meno di un minuto e con un computer dalle dimensioni piccolissime.
Davvero una rivoluzione, se si considera che i modelli tradizionali di previsioni del tempo impiegano un’ora e più per realizzare le stesse performance su supercomputer dalle dimensioni imponenti. GraphCast ha fornito risultati del 10% circa più accurati rispetto al modello europeo su oltre il 90% delle variabili meteorologiche valutate.
Le prestazioni altamente affidabili del modello Google DeepMind e gli ottimi risultati forniti da altri modelli simili aprono una nuova era per la meteorologia. Secondo alcuni esperti questo non significa che tutti i metodi di previsione tradizionali siano destinati ad andare in pensione. Ma, con tutta probabilità, costituiranno la base di informazioni per i sistemi di apprendimento automatico.
