Un ricercatore individuale dotato di un computer desktop può ora fornire previsioni meteorologiche precise grazie a un nuovo metodo predittivo basato sull'IA che opera decine di volte più velocemente e utilizza migliaia di volte meno potenza computazionale rispetto ai sistemi tradizionali. Attualmente, la previsione del tempo coinvolge un processo complicato con più fasi, ognuna delle quali richiede diverse ore su supercomputer specializzati, e richiede grandi squadre di esperti per creare, mantenere e implementare le previsioni. Aardvark Weather offre una soluzione comprensiva addestrando l'IA utilizzando dati grezzi raccolti da stazioni meteorologiche, satelliti, palloni meteorologici, navi e aerei in tutto il mondo, consentendole di generare previsioni. Questo approccio innovativo ha il potenziale di migliorare significativamente la velocità, l'accuratezza e la cost-effectiveness delle previsioni meteorologiche, secondo una ricerca pubblicata giovedì su Nature, firmata dall'Università di Cambridge, dall'Alan Turing Institute, da Microsoft Research e dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF). Richard Turner, professore di apprendimento automatico presso l'Università di Cambridge, ha indicato che il metodo potrebbe facilitare previsioni rapide e su misura per specifici settori o regioni, come la previsione delle temperature per l'agricoltura in Africa o delle velocità del vento per le aziende di energie rinnovabili in Europa. A differenza dei sistemi di previsione convenzionali, che richiedono anni di sviluppo da parte di ampie squadre di ricerca per creare modelli personalizzati, i supercomputer tradizionali hanno bisogno di ore per elaborare dati del mondo reale per la costruzione dei modelli. “Questo rappresenta un approccio fondamentalmente diverso rispetto alle metodologie passate. Chiaramente, questo rivoluzionerà le previsioni e stabilirà un nuovo standard, ” ha osservato Turner, aggiungendo che il modello potrebbe alla fine generare previsioni accurate fino a otto giorni, superando le attuali previsioni di cinque giorni, fornendo anche previsioni iper-localizzate. Dr. Scott Hosking, direttore della scienza e innovazione per l'ambiente e la sostenibilità all'Alan Turing Institute, ha sottolineato il potenziale di questa scoperta di “democratizzare le previsioni”, rendendo le tecnologie avanzate accessibili ai paesi in via di sviluppo e aiutando i responsabili politici, i pianificatori di emergenze e le industrie dipendenti da previsioni meteorologiche affidabili. Dr.

Anna Allen, l'autrice principale dello studio dell'Università di Cambridge, ha osservato che la ricerca apre la strada a previsioni più efficaci di disastri naturali come uragani, incendi boschivi e tornado, così come per questioni legate al clima come la qualità dell'aria, la dinamica degli oceani e le previsioni del ghiaccio marino. Aardvark si basa su ricerche recenti di Huawei, Google e Microsoft, che hanno dimostrato che un passaggio nel processo di previsione meteorologica, noto come risolutore numerico—responsabile del calcolo di come il tempo cambia nel tempo—può essere sostituito con l'IA per fornire previsioni più rapide e accurate. Questo metodo è già in fase di implementazione da parte dell'ECMWF. I ricercatori hanno osservato che utilizzando solo il 10% dei dati richiesti dai sistemi esistenti, Aardvark ha già dimostrato la capacità di superare certi aspetti del sistema di previsione GFS nazionale degli Stati Uniti ed è competitivo con le previsioni del Servizio Meteorologico degli Stati Uniti.