La ricerca, basata su un'analisi della tempesta Ciarán del novembre 2023, suggerisce che le previsioni meteorologiche che utilizzano l'apprendimento automatico possono produrre previsioni di accuratezza simile alle previsioni tradizionali in modo più rapido, economico e utilizzando meno potenza di calcolo.

Pubblicato in npj Scienze del clima e dell'atmosfera , lo studio dell'Università di Reading evidenzia il rapido progresso e il potenziale di trasformazione dell'intelligenza artificiale nelle previsioni meteorologiche.

Il professor Andrew Charlton-Perez, che ha guidato lo studio, ha affermato:"L'intelligenza artificiale sta trasformando le previsioni meteorologiche davanti ai nostri occhi. Due anni fa, le moderne tecniche di apprendimento automatico venivano raramente applicate per fare previsioni meteorologiche. Ora disponiamo di più modelli in grado di produrre 10- previsioni globali giornaliere in minuti.

"Possiamo imparare molto dalle previsioni meteorologiche dell'intelligenza artificiale sottoponendole a stress test su eventi estremi come la tempesta Ciarán. Possiamo identificare i loro punti di forza e di debolezza e guidare lo sviluppo di una tecnologia di previsione dell'intelligenza artificiale ancora migliore per aiutare a proteggere le persone e le proprietà. Questo è un momento emozionante e importante per le previsioni del tempo."

Promesse e insidie

Per comprendere l’efficacia dei modelli meteorologici basati sull’intelligenza artificiale, gli scienziati dell’Università di Reading hanno confrontato le previsioni basate sull’intelligenza artificiale e sulla fisica della tempesta Ciarán, una tempesta mortale che ha colpito l’Europa settentrionale e centrale nel novembre 2023, causando 16 vittime nell’Europa settentrionale e lasciandone altre più di un milione di case senza elettricità in Francia.

I ricercatori hanno utilizzato quattro modelli di intelligenza artificiale e hanno confrontato i loro risultati con i tradizionali modelli basati sulla fisica. I modelli di intelligenza artificiale, sviluppati da giganti della tecnologia come Google, Nvidia e Huawei, sono stati in grado di prevedere la rapida intensificazione della tempesta e monitorarla con 48 ore di anticipo. In larga misura, le previsioni erano "indistinguibili" dalle prestazioni dei modelli di previsione convenzionali, hanno affermato i ricercatori.

I modelli di intelligenza artificiale hanno inoltre catturato accuratamente le condizioni atmosferiche su larga scala che hanno alimentato lo sviluppo esplosivo di Ciarán, come la sua posizione rispetto alla corrente a getto, uno stretto corridoio di forti venti ad alta quota.

La tecnologia di apprendimento automatico, tuttavia, ha sottovalutato i venti dannosi della tempesta. Tutti e quattro i sistemi di intelligenza artificiale hanno sottovalutato la velocità massima del vento di Ciarán, che in realtà ha rafficato fino a 111 nodi a Pointe du Raz, in Bretagna. Gli autori sono stati in grado di dimostrare che questa sottostima era collegata ad alcune caratteristiche della tempesta, inclusi i contrasti di temperatura vicino al suo centro, che non erano stati ben previsti dai sistemi di intelligenza artificiale.

Per proteggere meglio le persone da condizioni meteorologiche estreme come la tempesta Ciarán, i ricercatori affermano che sono urgentemente necessarie ulteriori indagini sull’uso dell’intelligenza artificiale nelle previsioni meteorologiche. Lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico potrebbe significare che l'intelligenza artificiale verrà utilizzata regolarmente nelle previsioni meteorologiche nel prossimo futuro, facendo risparmiare tempo e denaro ai meteorologi.