E se l'intelligenza artificiale potesse fare anche le previsioni del tempo?
Di questi tempi, l'intelligenza artificiale sembra non aver limiti. Ed è sempre più lecito domandarsi se, in futuro, esisterà ancora qualcosa che l'AI non saprà fare al posto nostro. Dopotutto, l'ultima novità di casa Google parla chiaro: l'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di prevedere, con precisione, il tempo atmosferico. Andando oltre agli strumenti utilizzati dai meteorologi che, per quanto accurati, non sempre sono infallibili. Ma di che cosa si tratta, nello specifico?
GraphCast, il nuovo modello creato da Google DeepMind, è ambizioso a dir poco. L'intelligenza artificiale, in questo caso, sarebbe infatti in grado di prevedere con dieci giorni di anticipo la temperatura e, soprattutto, eventuali perturbazioni e maltempo. Il tutto, sfruttando i dati messi a disposizione dalle stazioni meteorologiche, dalle immagini e dalle registrazioni radar. Si parla, insomma, di un database di circa 40 anni, da cui imparare per sviluppare previsioni sempre più accurate e precise. E fino a ora, sembra averci azzeccato.
Sebbene il sistema sia ancora in fase di lancio, i primi test condotti con GraphCast hanno finora dato risultati sbalorditivi. A settembre, è stato in grado di identificare l'uragano Lee nove giorni prima che si abbattesse sulla Nuova Scozia. In anticipo di tre giorni, rispetto alle tradizionali previsioni meteo. «È da tempo immemore che gli esseri umani lavorano per risolvere il problema delle previsioni del tempo», ha dichiarato Pushmeet Kohli, vicepresidente di Google DeepMind. «GraphCast è davvero molto preciso rispetto ai sistemi tradizionali, e in più è anche incredibilmente veloce. È in grado di fare previsioni in meno di un minuto». Un ulteriore vantaggio, rispetto ai metodi tradizionali, che al contrario si basano sulle condizioni meteo attraverso equazioni fisiche e algoritmi informatici. GraphCast, infatti, si affida unicamente ai dati, per comprendere come l'atmosfera cambi nel tempo.
Di più, secondo quanto si legge in un articolo pubblicato di recente su Science, Google DeepMind è stato in grado di dimostrare che GraphCast funziona meglio dell'attuale miglior sistema di simulazione meteorologica. Vale a dire, l'High Resolution Forecast, utilizzato dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine.
GraphCast, tuttavia, non ha intenzione di sostituire i meteorologi. Al contrario, trattandosi di un programma open source, le organizzazioni meteorologiche di tutto il mondo oltre a contribuire offrendo i propri dati, possono accedervi per migliorare le proprie previsioni. L'idea, infatti, è quella di combinare l'uso dell'intelligenza artificiale ai metodi tradizionali, per ottenere previsioni del tempo il più accurate possibile.
Eppure, per quanto entusiasmante, anche questa intelligenza artificiale a prima vista infallibile potrebbe avere dei grossi limiti. Come sottolinea il Met Office, nonostante i risultati raccolti fino a ora siano promettenti, c'è una variabile molto importante da tenere in considerazione: il cambiamento climatico. Mentre la tecnologia si fa sempre più accurata, infatti, anche il clima cambia. E, di conseguenza, i dati raccolti negli ultimi tempi un domani potrebbero non essere più validi per definire il meteo del futuro. Sarà quindi necessario rifornire il sistema di nuovi dati, che comprendano gli eventi meteorologici estremi a cui, sempre più, stiamo assistendo.