In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando ogni aspetto della nostra vita, i modelli meteorologici basati su IA stanno emergendo come una risposta promettente a questa sfida. Grazie alle parole di Elena Tomasi, ricercatrice presso la Fondazione Bruno Kessler, in una recente puntata del podcast Grande Giove, esploreremo le differenze tra i modelli tradizionali e quelli basati su IA, e il potenziale di quest’ultima nel prevedere con precisione gli uragani e altri eventi estremi.
Come funzionano i modelli meteorologici tradizionali?
La previsione meteorologica è una scienza complessa che si basa su un’enorme quantità di dati raccolti da stazioni al suolo, satelliti e radar. In un modello meteorologico tradizionale, questi dati vengono utilizzati come “fotografia” iniziale dello stato dell’atmosfera. A partire da questa base, i meteorologi utilizzano equazioni fisico-matematiche per simulare l’evoluzione dell’atmosfera, modellando cambiamenti in variabili come temperatura, pressione e velocità del vento.
Questi modelli, tuttavia, presentano dei limiti. Il problema principale è che i dati raccolti non coprono uniformemente tutto il globo: ci sono lacune dovute a nuvole, zone d’ombra dei satelliti e altre difficoltà nel monitoraggio. Inoltre, le simulazioni basate sulle equazioni fisiche richiedono una quantità enorme di calcoli, rendendo il processo di previsione lento e dispendioso in termini di risorse computazionali. Come sottolinea Elena Tomasi nella puntata del nostro podcast, anche i migliori modelli numerici, come quelli dell’ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), necessitano di potenti centri di calcolo e centinaia di processori per generare previsioni accurate, un’operazione che può richiedere ore.
L’intelligenza artificiale nei modelli meteorologici
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha iniziato a mostrare il suo potenziale anche nella meteorologia. Secondo quanto dichiarato da Elena Tomasi al nostro podcast, il punto di svolta si è avuto tra il 2020 e il 2021, quando alcuni modelli di IA hanno dimostrato di poter competere con quelli tradizionali in termini di accuratezza. Ma come funzionano questi modelli di IA?
A differenza dei modelli numerici tradizionali, i modelli di IA non si basano direttamente sulle equazioni fisiche. Al contrario, apprendono a partire da un vasto insieme di dati meteorologici storici, raccolti su oltre 60 anni. Grazie alla capacità di analizzare enormi quantità di dati e riconoscere schemi complessi, i modelli di IA possono fare previsioni rapide ed accurate. Una volta allenati, questi modelli possono processare informazioni in pochi minuti, anziché ore, usando un singolo processore grafico. Questa velocità di calcolo apre a nuove possibilità per l’uso dell’IA nella previsione degli eventi estremi come gli uragani.
La combinazione IA e uragani
La previsione accurata della traiettoria di un uragano può fare la differenza tra una gestione efficiente dell’emergenza e un disastro. L’intelligenza artificiale sembra particolarmente adatta a questo compito. Come spiega Elena Tomasi nel nostro podcast, i modelli di IA possono analizzare una grande varietà di dati storici, tra cui eventi estremi, per prevedere non solo l’intensità degli uragani ma anche la loro traiettoria con maggiore precisione.
L’esempio recente dell’uragano Milton ha dimostrato l’efficacia dell’IA nel tracciare la traiettoria di un uragano con giorni di anticipo, consentendo alle autorità di attivare tempestivamente le misure di sicurezza. Questi modelli possono prevedere, con maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali, se un uragano colpirà la Florida, New York o un’altra località. Grazie a queste previsioni avanzate, le squadre di protezione civile possono intervenire in modo mirato e prepararsi meglio per mitigare i danni.
La precisione della previsione non riguarda solo la traiettoria, ma anche l’intensità dell’uragano. Per prevedere l’intensità, l’IA analizza i dati storici su eventi simili, riuscendo a identificare i segnali che preannunciano un uragano particolarmente distruttivo. In questo modo, si può ottenere una stima più accurata della potenza con cui un uragano si abbatterà su una zona.
Nowcasting: previsioni a breve termine con IA
Oltre alla previsione a medio termine (5-10 giorni), l’IA trova applicazione anche nelle previsioni a breve termine, o nowcasting, ovvero la capacità di prevedere l’evoluzione di un fenomeno atmosferico nelle ore successive. Il nowcasting è fondamentale per la gestione degli eventi estremi, come temporali intensi e tornado, che si sviluppano rapidamente e richiedono risposte immediate.
Il nowcasting si basa su osservazioni rapide e continue, spesso aggiornate ogni cinque minuti, come quelle dei radar al suolo che monitorano l’intensità delle precipitazioni. I modelli tradizionali faticano a gestire una tale mole di dati in tempo reale e a risoluzioni spaziali elevate (fino a un chilometro), ma l’IA riesce a fare tesoro di questo flusso continuo di dati, proiettando l’evoluzione dell’evento atmosferico nel futuro prossimo.
Secondo Elena Tomasi, intervenuta nel nostro podcast, l’IA è stata una delle prime tecnologie a rivoluzionare il nowcasting, consentendo previsioni accurate a risoluzioni e frequenze che i modelli tradizionali non possono eguagliare. L’IA è in grado di rilevare rapidamente i segnali di crescita di una cella temporalesca o l’inizio di un forte acquazzone, fornendo informazioni cruciali per le autorità locali e le squadre di intervento. Con la capacità di prevedere con maggiore precisione fenomeni così localizzati e di breve durata, il nowcasting basato su IA si sta rivelando uno strumento essenziale per mitigare i danni e salvare vite.
Intelligenza artificiale per un futuro più sicuro
L’intelligenza artificiale rappresenta una svolta epocale nella meteorologia. Grazie alla velocità e alla precisione dei modelli di IA, è possibile prevedere eventi estremi come uragani e temporali intensi con maggiore accuratezza, dando il tempo necessario alle autorità di prepararsi e intervenire. Sebbene i modelli tradizionali continuino a svolgere un ruolo importante, la potenza dell’IA permette di espandere le capacità previsionali della meteorologia, rendendola più reattiva e precisa.
L’adozione dell’intelligenza artificiale non solo rivoluziona la meteorologia ma rappresenta anche un passo importante verso una gestione più efficiente dei disastri naturali. In un mondo in cui eventi estremi sono destinati a diventare sempre più frequenti e intensi a causa dei cambiamenti climatici, l’IA offre una speranza concreta per affrontare questi fenomeni con un maggiore margine di sicurezza.
Per approfondire questa affascinante conversazione con Elena Tomasi, ti invitiamo a guardare la puntata completa del nostro podcast. Scoprirai come l’IA stia trasformando la scienza meteorologica e quali altre applicazioni rivoluzionarie potrebbero emergere nei prossimi anni.
