L’intelligenza artificiale supera i modelli tradizionali e aumenta la precisione delle previsioni meteorologiche

Superamento dei modelli tradizionali

O GraphCast si distingue per la sua velocità e precisione, superando in molti casi i servizi meteorologici tradizionali. In uno studio pubblicato sulla rivista Science, il modello è stato confrontato con HRES, riferimento del settore, e Pangu-Weather, di Huawei, ottenendo risultati superiori rispettivamente nel 90% e nel 99% dei casi.

NASA e IBM sviluppano una nuova intelligenza artificiale per migliorare le previsioni meteorologiche e climatiche

La National Aeronautics and Space Administration (NASA) e IBM hanno annunciato un nuovo progetto per sviluppare un modello di base di intelligenza artificiale (AI) per applicazioni meteorologiche e climatiche. La tecnologia dovrebbe essere in grado di prevedere i fenomeni meteorologici e identificare le condizioni che portano a tutto, dagli incendi boschivi alle turbolenze sugli aerei.

Tecnologia all'avanguardia

A differenza dei modelli tradizionali, che utilizzano equazioni matematiche complesse, GraphCast si basa su reti neurali a grafo, a intelligenza artificiale (AI) che si rivela più efficiente nel trattare dati distribuiti spazialmente.

Imparare dal passato

Il modello è stato addestrato con un enorme set di dati storici dell'ECMWF, che copre informazioni sull'atmosfera, sugli oceani e sulla superficie terrestre dal 1979. Questa base di conoscenza consente a GraphCast di identificare modelli e fare previsioni più accurate.

Proiezioni in tempo reale

Per funzionare, GraphCast necessita solo delle condizioni meteorologiche attuali e di quelle di sei ore fa. Utilizzando queste informazioni, genera previsioni per le sei ore successive, ripetendo il processo fino al completamento di un periodo di 10 giorni.

Vantaggi e sfide

GraphCast presenta numerosi vantaggi, come un basso costo computazionale e un'elevata risoluzione spaziale. Tuttavia, ci sono ancora sfide da superare, come la necessità di un’architettura hardware specifica e la possibile difficoltà nel prevedere eventi meteorologici improvvisi e cambiamenti climatici.

Il futuro delle previsioni meteorologiche

Il team di Google DeepMind ritiene che GraphCast possa essere uno strumento complementare ai modelli tradizionali, offrendo previsioni più accurate e in tempo reale. La tecnologia è ancora in fase di sviluppo, ma il potenziale per rivoluzionare il campo della meteorologia è enorme.

Accessibilità e sfide per il Brasile

Il codice di GraphCast è aperto, ma il suo utilizzo dipende dal cloud computing e dall'hardware proprietario. Google. Ciò può rendere difficile l’accesso per gli istituti di ricerca come l’Inpe.

Un’altra sfida per il Brasile è la qualità inferiore delle previsioni meteorologiche nella regione tropicale, dove non sono concentrati i principali centri meteorologici dell’emisfero settentrionale. Investire in ricerca e tecnologie per migliorare la qualità delle previsioni in Brasile è essenziale.

L’intelligenza artificiale apre un nuovo orizzonte per le previsioni meteorologiche e GraphCast si distingue come modello promettente. La tecnologia è ancora in fase di sviluppo, ma il potenziale per migliorare l’accuratezza, la velocità e l’accessibilità delle previsioni è immenso.

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