Google ha presentato il nuovo modello GenCast, che permetterà all’Intelligenza Artificiale di fare le previsioni meteo. L’obiettivo è che le notizie diffuse siano il più precise possibile, anche con giorni di anticipo. Questa funzione è data dall’utilizzo del calcolo probabilistico da parte dell’IA.
Come tutti gli altri modelli basati sull’Intelligenza Artificiale, anche GenCast non garantisce sicurezza di perfezione ma si ha sempre fiducia nel progresso. Inoltre, questo modello non necessita di prestigiosi processori. Servirà, infatti, solo un chip Tensor Processing Unit TPU v5p e GenCast elaborerà una previsione di 15 giorni in 8 minuti.
Come funziona GenCast?
Il progetto GenCast è stato presentato sulla rivista Nature e si propone come uno strumento efficiente per anticipare i fenomeni atmosferici. Con previsioni meteo accurate fino a 15 giorni in anticipo, il modello supera i sistemi operativi attualmente in uso, come l’European Centre for Medium-Range Weather Forecasts.
GenCast si basa su una forma di Intelligenza Artificiale generativa che tiene conto della geometria sferica del pianeta, in modo da creare degli scenari probabilistici complessi, partendo dai dati metereologici più recenti. Questo modello è stato addestrato per 40 anni sulla base dell’archivio ERA5 di ECMWF. In questo modo, GenCast ha potuto calcolare, con precisione, variabili meteorologiche come temperatura, velocità del vento e pressione atmosferica.
I progressi di GenCast sono stati resi possibili da una risoluzione di 0,25°, cioè i dati sono stati calcolati su una griglia dove ogni punto è separato dagli altri da 0,25 gradi, sia in longitudine che in latitudine. In totale, si calcolano 28 chilometri di distanza dall’equatore. Proprio questo dà la possibilità di rappresentare con maggiore dettaglio le variazioni atmosferiche su piccole aree.
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I vantaggi di GenCast
Il primo punto di forza di GenCast è sicuramente la velocità. Grazie all’utilizzo di una singola TPU v5 di Google Cloud, infatti, riesce a produrre un insieme di previsioni di 15 giorni, in soli 8 minuti. Tutti gli altri modelli basati sulla fisica, finora usati, come l’ENS, richiedono, invece, ore di calcolo su supercomputer con numerosi processori in funzione.
Bisogna sottolineare che la velocità non comporta una poca accuratezza. Anzi, i test condotti su dati del 2019 hanno mostrato che GenCast supera l’ENS nel 97,2% dei casi analizzati e nel 99,8% delle previsioni a lungo termine. Il vantaggio è che così si possono prevedere anche eventi estremi come cicloni tropicali, ondate di calore o venti intensi.
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GenCast può salvare la vita
Oltre alle previsioni meteo giornaliere, GenCast aiuta nei casi di eventuali disastri naturali. Con il tifone Hagibas, per esempio, ha fornito previsioni più tempestive e accurate rispetto ai sistemi tradizionali. Così facendo, ha dato la possibilità alle autorità di competenza di pianificare interventi preventivi.
Inoltre, questo modello è sostenibile, in quanto può contribuire a rendere le fonti rinnovabili più affidabili, accelerando la loro adozione in tutto il mondo. Per questo, Google ha deciso di rendere GenCast un modello open source, condividendo codice, dati e previsioni in tempo reale. L’obiettivo è aumentare la collaborazione tra ricercatori, meteorologi, aziende energetiche e organizzazioni di risposta ai disastri.
Si vuole, poi, creare un ecosistema che veda l’unione di Intelligenza Artificiale e meteorologia tradizionale, al fine di migliorare la comprensione del clima e offrire strumenti precisi e accessibili. In questo modo, scienza e innovazione possono lavorare insieme e affrontare le sfide del cambiamento climatico.
