Adesso l’intelligenza artificiale sarà in grado di dirci che tempo fa e se dobbiamo portarci dietro l’ombrello per la gita al mare. L’AI inizia ad essere un’importante compagna di viaggio, in grado di fornirci quelle informazioni necessarie per farci lavorare meglio o passare un week-end in allegria.
Il meteo, però, rappresenta una materia un po’ ostica per l’intelligenza artificiale: un segmento critico. Gli scienziati e gli esperti del settore ci hanno lavorato sopra lo stesso e hanno realizzato un sistema innovativo, battezzato Aardvark Weather. Realizzata dai ricercatori dell’Università di Cambridge con il supporto dell’Alan Turing Institute, Microsoft Research e il Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine, la nuova AI rappresenta a tutti gli effetti uno strumento all’avanguardia.
Previsioni meteo più precise, grazie all’intelligenza artificiale
Una delle caratteristiche che rendono particolare Aardvark Weather è la sua capacità di generare delle previsioni molto velocemente, sfruttando molta meno potenza rispetto ai sistemi di calcolo che sono impiegati oggi. Siamo davanti ad un importante passo avanti, anche perché i sistemi tradizionali necessitano di computer molto potenti e di un team di esperti, che vengono impiegati per molte ore prima di riuscire a realizzare una sola previsione.
Alcuni giganti tecnologici – come Microsoft, Huawei e Google – sono riusciti a dimostrare che il potenziale dell’intelligenza artificiale per migliorare alcuni aspetti specifici dei vari processi di previsione è immenso. Soprattutto se ci si va a soffermare su particolari risultati numerici, che cercano di simulare l’evoluzione delle condizioni atmosferiche.
Aardvark Weather ha rivoluzionato completamente il metodo di lavoro visto fino ad oggi, introducendo un singolo modello di apprendimento automatico semplificato. Attraverso un banalissimo computer desktop, la nuova intelligenza artificiale è in grado di elaborare i dati che provengono da diverse fonti – satelliti o stazioni meteorologiche che siano – e generare delle previsioni globali e locali nell’arco di pochi minuti.
In altre parole sono stati completamente reinventati i modelli di previsione del meteo: le previsioni diventano più veloci ed economiche, ma soprattutto flessibili ed accurate.
In linea teorica non deve nemmeno preoccupare il fatto che il nuovo sistema di intelligenza artificiale stia utilizzando solo una piccola parte dei dati che vengono impiegati dagli altri sistemi esistenti. Aardvark Weather ha battuto il sistema di previsione nazionale statunitense GFS in diverse metriche chiave. Ed è in grado di tenere il passo con le previsioni generate dal National Weather Service, che si basano su una serie di modelli multipli e accolgono le analisi effettuate dagli esperti.
Meteo, l’importanza dell’apprendimento
L’approccio di apprendimento end-to-end utilizzato da Aardvark Weather può essere esteso anche ad altri tipi di previsioni meteo, come ad esempio i tornado e gli uragano. Ma può essere anche utilizzata per effettuare delle analisi più ampie, come prevedere quale possa essere la qualità dell’aria, come si muovono le correnti oceaniche e prevedere come e quando si scioglierà il ghiaccio marino.
In altre parole Aardvark Weather è un’intelligenza artificiale flessibile, in grado di apprendere dai dati. In qualsiasi momento può essere adattata per realizzare delle previsioni personalizzate per le industrie o per località più specifiche.
Non solo meteo, quindi
Aardvark Weather ha un merito importante: può essere impiegata nei paesi in via di sviluppo dove le risorse di calcolo sono limitate.
Spostando la previsione meteorologica dai supercomputer ai computer desktop – ha affermato il dottor Scott Hosking dell’Alan Turing Institute – possiamo democratizzare la previsione, rendendo queste potenti tecnologie disponibili per le nazioni in via di sviluppo e le regioni con dati scarsi in tutto il mondo.
L’intenzione dei ricercatori è quella di affidare un compito importante a Aardvark: espandere la portata delle previsioni meteorologiche. Il nuovo modello potrebbe essere in grado di espandere le previsioni di otto giorni, estendendo le capacità dei modelli utilizzati oggi che si fermano a tre giorni.
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