L’intelligenza artificiale di Google sta conquistando di giorno in giorno nuovi ambiti: l’ultimo di questi è rappresentato dalle previsioni meteorologiche.
L’azienda di Mountain View sta infatti introducendo GenCast, un “modello di ensemble AI ad alta risoluzione“, descritto in dettaglio in un articolo pubblicato su Nature.Le previsioni meteorologiche accurate sono importanti e si rivelano utili per la vita quotidiana così come per la previsione dei disastri e persino per gestire al meglio l’energia rinnovabile. Dai primi test GenCast batte nettamente l’attuale sistema migliore, l’ENS dell’ECMWF, capace di previsioni fino a 25 giorni.GenCast è un modello diffusionale, simile a quelli che si osservano nei generatori di immagini AI. Tuttavia, è tarato specificamente per la geometria della Terra. È stato addestrato con quattro decenni di dati storici dagli archivi dell’ECMWF.Per testarlo, Google ha inserito in GenCast dati meteorologici storici fino al 2018, eseguito 1.320 previsioni diverse per il 2019 e ha confrontato il suo output con ENS e il meteo effettivo. GenCast è stato più accurato di ENS nel 97,2% dei casi, arrivando fino al 99,8% in più di accuratezza per le previsioni a 36 ore o più.Google ha incaricato GenCast di prevedere il percorso del tifone Hagibis, che ha colpito il Giappone nel 2019. Come si può vedere dal grafico qui sotto, il percorso seguito dal tifone in rosso, in blu sono i possibili percorsi previsti dal modello AI di Google. A 7 giorni di distanza, sono piuttosto ampi, ma si restringono sul percorso effettivo man mano che il tifone si avvicina all’atterraggio.
GenCast può anche prevedere la velocità del vento vicino ai parchi eolici, il meteo sui parchi solari e così via.GenCast è un “modello ensemble”, il che significa che produce oltre 50 previsioni con probabilità diverse.
Le previsioni multiple possono essere eseguite in parallelo. Al momento, un modello di previsione meteo tradizionale impiega ore per essere finalizzato su un supercomputer. Google sta rilasciando GenCast come modello aperto e sta condividendo il suo codice. L’azienda prevede di continuare a collaborare con le agenzie di previsioni meteo e gli scienziati per migliorare ulteriormente le previsioni future.
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