Le previsioni meteo con l’AI

Le previsioni meteo non sono mai attendibili al 100%… sebbene ciò rimane parzialmente esatto, con l’intelligenza artificiale sono ancora più attendibili, fino a sei settimane. Il nuovo approccio è stato presentato dal MIT e rivoluziona completamente il settore delle previsioni meteo e di come in futuro saremo in grado di sapere, con largo anticipo ed estrema affidabilità, che tempo farà.

La meteorologia e la teoria del caos

Sebbene la meteorologia non sia una scienza esatta, al giorno d’oggi riusciamo a sapere, con una buona percentuale di probabilità, che tempo farà nei prossimi tre giorni. Quasi tutti i servizi di previsioni meteorologiche disponibili si spingono fino a 10 giorni, ma già oltre il terzo giorno l’affidabilità cala bruscamente.

Andare oltre i 10 giorni e spingersi fino ad addirittura un mese e mezzo è davvero una scommessa a tutti gli effetti.

Per anni la meteorologia si è dovuta scontrare con quella che viene definita “la teoria del caos”. La teoria del caos descrive esattamente il perché è impossibile prevedere il tempo atmosferico a lungo termine.

I concetti chiave della teoria del caos sono essenzialmente tre:

• L’effetto farfalla, secondo cui una piccolissima variazione iniziale in qualsiasi punto del globo possa innescare una catena di eventi in grado di alterare le condizioni meteorologiche anche a grande distanza.
• La non linearità: l’atmosfera non risponde in modo proporzionale agli stimoli. Ciò vuol dire che il doppio di una causa non genera necessariamente il doppio degli effetti.
• L’orizzonte della prevedibilità: è il limite fisico invalicabile oltre il quale le previsioni meteorologiche perdono di attendibilità ed è generalmente stimato tra i 10 e i 14 giorni.

Lo studio del MIT

I ricercatori del MIT Judah Cohen e Lester Mackey hanno pubblicato uno studio su Nature nel quale dimostrano un nuovo approccio alla meteorologia. Un approccio che raddoppia l’accuratezza delle previsioni nel periodo sub stagionale, grazie all’intelligenza artificiale e al post processing.

Il periodo sub stagionale è quel periodo che supera l’orizzonte della prevedibilità e che è compreso tra le 2 e le 6 settimane. In questo periodo diventa estremamente complesso prevedere il meteo. Qui entrano in gioca moltissime variabili complesse, come le fluttuazioni de El Nino o le oscillazioni della stratosfera.

La tecnica del post processing nelle previsioni meteo

Lo studio di Cohen e Mackey evidenzia il fatto che, sebbene l’atmosfera sia in grado di generare una serie infinita di configurazione, essa tende a ripetere determinati pattern ciclici nel tempo.

Tenendo in considerazione ciò, i ricercatori hanno utilizzato la tecnica del post processing per realizzare le previsioni meteorologiche.

La tecnica del post processing consiste nell’analizzare gli errori, le incongruenze tra ciò che i modelli avevano previsto nel passato e ciò che poi è realmente accaduto. In questo modo l’intelligenza artificiale è in grado di imparare dagli errori del passato, applicando di conseguenza delle correzioni in tempo reale per le previsioni future.

Previsioni meteo con l’AI: nonostante ciò l’essere umano rimane essenziale

L’algoritmo è stato testato all’ECMWF (il centro meteo europeo), dimostrando di essere molto più attendibile rispetto ai sistemi di previsione meteo tradizionali.

Nonostante ciò, la figura del meteorologo umano rimane insostituibile. Sebbene gli algoritmi siano in grado di elaborare una grandissima quantità di dati in un breve periodo di tempo, l’occhio è fondamentale quando si tratta di trarre le conclusioni creando delle vere e proprie previsioni meteo, in particolar modo per quelle nel breve periodo.

L’intelligenza artificiale non sostituirà il meteorologo umano, ma lo affiancherà nel suo lavoro, aiutandolo a portare le previsioni meteorologiche un passo avanti.