Oggi, a Firenze, presso l’Innovation Center, ha avuto luogo un’importante giornata di approfondimento tecnico-scientifico sul futuro delle previsioni meteorologiche attraverso l’Intelligenza Artificiale (IA). L’evento, che ha visto la partecipazione di oltre 100 previsori e ricercatori provenienti da tutta Italia, è stato organizzato dalla sezione professionisti di AISAM – Associazione Italiana di Scienze dell’Atmosfera e Meteorologia, dal Consorzio LaMMA e dall’Agenzia ItaliaMeteo.
“L’intelligenza artificiale sostituirà i meteorologi?”
“L’intelligenza artificiale sostituirà i meteorologi?” è stato il titolo provocatorio del workshop, come commenta l’assessora regionale all’ambiente Monia Monni: “Il tema affrontato nel workshop che si tiene oggi a Firenze è quanto mai attuale ed il titolo ‘L’intelligenza artificiale sostituirà i meteorologi?’ è davvero calzante perché sintetizza l’ambivalenza delle recenti innovazioni tecnologiche, che da una parte aprono grandi opportunità di perfezionamento degli attuali sistemi di previsione e dei modelli matematici in uso, utili anche in un’ottica di Protezione civile; dall’altra, però, è innegabile che questa rapida esplosione dell’IA generi alcune irrequietezze e timori, proprio per la sua grande portata innovativa. Approfondire il tema con esperti di livello nazionale ed internazionale, meteorologi, matematici, ricercatori, è sicuramente un modo intelligente per conoscere, capire e prepararsi alle novità future ed imparare ad applicarle al meglio“.
Il progresso delle previsioni meteorologiche
Negli ultimi anni, il campo delle previsioni meteorologiche ha visto un progresso straordinario grazie all’applicazione delle tecniche di machine learning (apprendimento automatico). Negli ultimi due o tre anni, i modelli globali basati su algoritmi di IA hanno iniziato a competere con i tradizionali modelli fisico-numerici, utilizzati fin dagli anni ’50. I modelli tradizionali si basano sulla risoluzione delle equazioni fondamentali della fisica atmosferica per simulare gli scambi globali, mentre i modelli IA analizzano enormi quantità di dati meteo del passato, fornendo previsioni basate principalmente sui dati stessi, ovvero data-driven.
NVIDIA, Huawei e Google DeepMind
Fino a poco tempo fa, pochi addetti ai lavori ritenevano realistico questo passaggio. Tuttavia, il grande cambiamento è stato avviato da grandi aziende tecnologiche come NVIDIA, Huawei e Google DeepMind, che tra il 2022 e il 2023 hanno lanciato modelli globali basati su IA capaci di competere con il modello fisico IFS del Centro Europeo per le Previsioni a Medio-Termine (ECMWF), uno dei principali punti di riferimento per la meteorologia mondiale. Come dimostrato recentemente da uno studio dell’Università di Reading, in Inghilterra, i modelli data-driven globali, come Graph Cast di Google DeepMind, Pangu Weather di Huawei e due modelli di NVIDIA, hanno saputo riprodurre accuratamente la posizione e le caratteristiche sinottiche della tempesta Ciaran del novembre 2023.
Un modello basato sull’IA a Firenze
Nel giugno scorso, il Centro Europeo ha anche rilasciato un proprio modello basato sull’IA (AI-IFS), le cui uscite sono già consultabili online. La velocità di calcolo è una delle principali forze di questo approccio. L’economicità computazionale dell’IA offre ampie possibilità nelle applicazioni dei sistemi di ensemble, dove vengono eseguite più simulazioni modellistiche contemporaneamente. Ad esempio, Google DeepMind dichiara di riuscire a produrre una previsione globale con risoluzione di circa 30 km e per i successivi 10 giorni in meno di un minuto su architetture di calcolo specificamente progettate per l’IA. Se i calcoli sono molto più rapidi, sarà possibile effettuare molte più simulazioni, migliorando, ad esempio, l’accuratezza nella previsione degli eventi estremi.
Umberto Modigliani, vicedirettore del settore Previsioni meteo del Centro Europeo ECMWF, sottolinea: “L’intelligenza artificiale è destinata a svolgere un ruolo crescente nelle previsioni meteorologiche, ma le tecniche di previsione basate sulla fisica continueranno a essere importanti. ECMWF sta attualmente perseguendo un triplice approccio: impiegare l’IA per migliorare la previsione tradizionale, sviluppare un modello di previsione totalmente basato sull’apprendimento automatico puro, e, infine, testare l’apprendimento automatico utilizzando unicamente le osservazioni meteorologiche per produrre la previsione“.
Un nuovo paradigma
Il rapido sviluppo dei modelli data-driven suggerisce che siamo prossimi a un cambiamento radicale nelle procedure operative di previsione consolidate. “Le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale nel settore della meteorologia sono enormi – sottolinea Carlo Cacciamani, Direttore dell’Agenzia ItaliaMeteo – e necessitano di investimenti congiunti, sia sulle risorse umane per lavorare sui modelli che sul machine learning, ottimizzando gli sforzi a livello nazionale. In questo senso, il coordinamento dell’Agenzia costituisce un fondamentale valore aggiunto per mettere in rete gli enti meteo: i dati e informazioni disponibili serviranno ad alimentare i modelli di IA e le progettualità condivise permetteranno di soddisfare in maniera più efficace le esigenze dei diversi stakeholder“.
