Un trio di ricercatori della Chonnam National University, La Nanjing University of Information Science and Technology e l'Accademia cinese delle scienze hanno scoperto che una rete neurale convoluzionale di deep learning è stata in grado di prevedere con precisione gli eventi di El Niño fino a 18 mesi in anticipo. Nel loro articolo pubblicato sulla rivista Natura , Prosciutto Yoo-Geun, Jeong-Hwan Kim e Jing-Jia Luo, descrivere la loro applicazione di deep learning, come è stato addestrato e come ha funzionato nel prevedere gli eventi di El Niño.

Gli eventi di oscillazione El Niño-Southern sono periodi durante i quali l'acqua si riscalda al di sopra delle temperature normali nelle parti tropicali del Pacifico. Quando quell'acqua calda si sposta a est, porta a più precipitazioni e altri eventi meteorologici, come gli uragani, nelle Americhe, e meno pioggia in Australia e Indonesia. I modelli attuali possono prevedere con precisione tali eventi utilizzando i dati degli indicatori di temperatura dell'acqua diffusi in tutto il mondo fino a un anno in anticipo. Gli scienziati vorrebbero essere in grado di prevedere tali eventi anche prima, però, perché possono avere un grande impatto sulle aree in cui il tempo cambia. Sapendo quando sta arrivando la siccità in Indonesia, Per esempio, potrebbero aiutare i funzionari a preparare negozi di cibo per sfamare le persone improvvisamente impossibilitate a coltivare il loro cibo per un periodo di tempo. In questo nuovo sforzo, i ricercatori hanno adottato un approccio diverso per prevedere gli eventi di El Niño utilizzando una rete neurale di deep learning piuttosto che i modelli convenzionali di previsione del tempo.

I ricercatori riferiscono di aver addestrato il loro sistema utilizzando i dati raccolti dalle stazioni meteorologiche negli anni dal 1871 al 1973. I dati provenienti da tali fonti includevano una varietà di misurazioni meteorologiche e ambientali come la temperatura del mare e il contenuto medio di calore dell'oceano. I ricercatori lo hanno anche addestrato su 300 eventi di El Niño che si sono verificati tra gli anni 1961 e 2005. Una volta che al sistema è stato insegnato a riconoscere le condizioni che portano agli eventi di El Niño, lo hanno testato utilizzando i dati dal 1984 al 2017. Riferiscono che il loro sistema era più accurato degli attuali modelli meteorologici, identificare correttamente 24 eventi su 34, rispetto a solo 20 degli stessi eventi identificati dalla modellazione convenzionale. Il sistema è stato anche in grado di farlo con 18 mesi di anticipo. I ricercatori riferiscono anche che il loro sistema è stato in grado di riconoscere altri eventi che si ritiene abbiano portato agli eventi di El Niño, come un dipolo dell'Oceano Indiano.

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