Supercomputer sempre più potenti, modelli addestrati su enormi quantità di dati, previsioni sempre più accurate. Da questo scenario nasce una convinzione diffusa: con abbastanza tecnologia, il clima diventerà totalmente prevedibile. Ma chi lavora ogni giorno all’intersezione tra scienze climatiche e intelligenza artificiale invita a ridimensionare questa aspettativa.
A questo proposito, Martin Palkovic, direttore Computing dell’ECMWF — uno dei centri di previsione meteorologica più importanti al mondo — è netto: «L’AI può aiutarci a migliorare le previsioni, ma non a eliminare i limiti fondamentali della prevedibilità». Il motivo è strutturale: l’atmosfera è un sistema caotico, in cui piccole differenze nelle condizioni iniziali si amplificano fino a produrre risultati completamente diversi. Un limite fisiologico che nessuna tecnologia può annullare. Eppure i progressi sono reali: i modelli tradizionali guadagnavano circa un giorno di previsione affidabile ogni dieci anni, mentre l’IA accelera questo ritmo e ottiene risultati superiori in ambiti specifici, come la previsione dei cicloni tropicali. Sul fronte energetico, addestrare un modello è costoso, ma una volta pronto consuma da mille a diecimila volte meno energia rispetto ai sistemi fisici classici. L’ECMWF si alimenta già con fonti rinnovabili.
C’è infine una ricaduta spesso trascurata: l’IA può democratizzare la meteorologia. Fare previsioni richiederà infrastrutture sempre più leggere, aprendo la strada a paesi e istituzioni finora esclusi. L’importante, conclude Palkovic, è non confondere un miglioramento con una rivoluzione totale.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (30/04/2025).
