Un nuovo sistema AI sviluppato dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF), sembrerebbe essere in grado di anticipare con maggiore precisione eventi estremi fino a 15 giorni. Il modello, operativo su scala globale, risulta superare i metodi tradizionali migliorando del 20% l’accuratezza delle previsioni chiave come, ad esempio, il percorso dei cicloni tropicali, consentendo un’allerta anticipata di 12 ore in caso di fenomeni gravi.
Questo sistema ricorre al machine learning per elaborare previsioni meteorologiche più dettagliate, a differenza dei modelli basati esclusivamente sulla fisica. Infatti, oltre a temperatura, vento e precipitazioni, fornisce dati importanti per il settore energetico, come la velocità del vento a 100 metri e la radiazione solare. Tuttavia, l’ECMWF non emette allerte meteorologiche dirette né previsioni personalizzate. Questi compiti, ad oggi, sono ancora affidati alle autorità nazionali e alle aziende private.
Parallelamente, l’ECMWF ha sviluppato Anemoi, un framework open source per i sistemi meteorologici AI, basato su reti neurali grafiche simili a quelle utilizzate da Google DeepMind. L’agenzia prevede ulteriori miglioramenti, aumentando la risoluzione spaziale del modello e adottando una strategia di previsione d’insieme, con 50 simulazioni simultanee per valutare diversi scenari possibili.
Attualmente, le previsioni meteorologiche giornaliere affidabili in Europa si estendono fino a sei o sette giorni per pioggia e vento e fino a 15 giorni per la temperatura. L’ECMWF ritiene che l’apprendimento automatico possa spingere questi limiti oltre, individuando nei dati schemi che i modelli fisici non riescono ancora a catturare con precisione.
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Immagine generata tramite DALL-E 3.
