DeepMind di Google effettua previsioni meteorologiche, con grandi prestazioni

Riassunto

• I sistemi di intelligenza artificiale (IA) stanno diventando competitivi con i metodi tradizionali nelle previsioni meteo, anche se possono perdere precisione nel tempo a causa del loro modo di essere addestrati per minimizzare gli errori.
• L’IA rimane interessante perché richiede meno risorse rispetto ai complessi calcoli dei modelli tradizionali di circolazione atmosferica, che si basano sulla fisica del clima.
• DeepMind ha creato GenCast, un sistema IA che supera i metodi europei tradizionali nelle previsioni a lungo termine, utilizzando un approccio chiamato "modello di diffusione", che parte da dati casuali e li evolve in previsioni meteorologiche realistiche.
• I metodi tradizionali si affidano alla fisica atmosferica e a previsioni ensemble, cioè la creazione di diversi scenari possibili combinando molte simulazioni. GenCast invece utilizza un approccio più flessibile, che abbandona in parte la fisica per generare queste simulazioni multiple in modo innovativo.
• GenCast funziona aggiornando i dati ogni 12 ore, integrando nuove informazioni e previsioni precedenti per migliorare la precisione a lungo termine.
• Il sistema crea previsioni meteorologiche realistiche partendo da un "rumore casuale", ovvero dati generati senza un ordine specifico, che vengono gradualmente trasformati in simulazioni realistiche attraverso il modello di diffusione, un processo che migliora progressivamente i dati iniziali.
• Per valutare l’incertezza delle previsioni, GenCast utilizza diverse combinazioni di rumore per creare più scenari possibili, un approccio chiamato ensemble, che aiuta a capire meglio le variazioni del meteo.
• Ogni cella della griglia usata da GenCast analizza sei parametri meteo alla superficie e sei a diverse altitudini, fornendo previsioni più dettagliate rispetto ai metodi tradizionali.
• GenCast è molto rapido, funzionando su un singolo computer, grazie alle risorse computazionali avanzate di Google, e offre previsioni più veloci e accurate.
• Nei test, GenCast ha dimostrato un’accuratezza superiore al 97%, riuscendo a prevedere bene anche eventi estremi come i cicloni tropicali.
• Il sistema ha applicazioni specifiche, come il tracciamento dei cicloni e le previsioni per la produzione di energia eolica, mostrando maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali.

Articolo originale:

Google’s DeepMind tackles weather forecasting, with great performance

Needs just eight minutes on one processor to do a single 15-day forecast.

Ars TechnicaJohn Timmer

L'attendibilità della fonte è stata analizzata tramite Media Bias/Fact Check.