E se fosse possibile prevedere in anticipo i principali cambiamenti meteorologici e le calamità naturali, consentendoci di evitare tutti i danni e le distruzioni che ne derivano? Sebbene oggi non esista una modellazione predittiva al 100% per il tempo, le aziende stanno lavorando sempre più a modelli che potrebbero raggiungere quel livello di precisione. Con i metodi di previsione tradizionali che hanno i loro limiti, i modelli predittivi che adottano l’intelligenza artificiale per la previsione del tempo sono dotati di una migliore interpretabilità e scalabilità. Ecco un elenco di aziende che sono già in questo spazio.
Tomorrow.io
Precedentemente noto come ClimaCell , Tomorrow.io utilizza tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per le previsioni meteorologiche. Il loro modello di intelligenza artificiale “Gale” analizza enormi quantità di dati, inclusi radar, immagini satellitari, dati atmosferici e altre fonti non tradizionali per generare previsioni meteorologiche. L’azienda fornisce informazioni meteorologiche altamente localizzate e precise per vari settori come trasporti, logistica, energia e agricoltura che aiutano queste aziende a prendere decisioni informate e ottimizzare le loro operazioni sulla base di previsioni meteorologiche affidabili. La società ha persino lanciato il primo plug-in di previsioni meteorologiche predittive in ChatGPT.
Atmo.io
Atmo.io costruisce sistemi hardware-software che risolvono le previsioni meteorologiche per città, nazioni, organizzazioni di difesa e aziende. Atmo combina i metodi Deep Neural Networks (DNN) e Numerical Weather Prediction (NWP) per creare un framework innovativo per le previsioni meteorologiche. Sfruttando gli ultimi progressi nelle GPU, l’integrazione tra NWP e DNN migliora l’orizzonte di previsione di Atmo e la precisione delle risoluzioni spaziali e temporali. Atmo si concentra sul potenziamento del governo fornendo previsioni meteorologiche che possono aiutarlo a pianificare con largo anticipo i disastri, riducendo perdite e danni nel processo.
IBM The Weather Company
The Weather Company di IBM è stata nominata da ForecastWatch come il fornitore di previsioni meteorologiche con la maggiore probabilità di fornire le previsioni più accurate in tutte le regioni e periodi di tempo analizzati. Il modello utilizza l’intelligenza artificiale per combinare le informazioni di quasi 100 modelli di previsioni meteorologiche in tutto il mondo. Il motore considera fattori quali posizione, ora, condizioni meteorologiche e accuratezza delle previsioni recenti per ciascun modello.
Jua.ai
L’azienda zurighese Jua, che ha lanciato un modello di intelligenza artificiale per la previsione del tempo, l’anno scorso ha raccolto 2,5 milioni di euro. Considerato un modello meteorologico avanzato, Jua utilizza l’apprendimento della rete neurale profonda per fornire previsioni meteorologiche globali precise e accurate. A differenza dei modelli meteorologici convenzionali che combinano modelli regionali, il modello Jua incorpora milioni di fonti di dati e fornisce previsioni con un’elevata risoluzione spaziale di 1 km2. Questo aiuta il modello a raggiungere una precisione eccezionale per la previsione delle condizioni meteorologiche fino a 48 ore in anticipo. Supera anche le capacità dei principali modelli numerici che forniscono risultati accurati solo fino a 12 ore.
Pangu-Weather
Huawei ha recentemente presentato il suo ultimo modello di intelligenza artificiale Pangu-Weather che si dice rivoluzioni la previsione dei modelli meteorologici settimanali su scala globale. Il modello utilizza tecniche di deep learning insieme a 43 anni di dati storici. La velocità di previsione del modello è 10.000 volte più veloce rispetto ai metodi tradizionali, il che ha il potenziale per ridurre il tempo di previsione meteorologica globale a pochi secondi.
NVIDIA Earth-2
NVIDIA Earth-2 è una piattaforma comprensibile e accessibile che accelera le previsioni climatiche e meteorologiche attraverso simulazioni interattive con funzionalità ad alta risoluzione. Fornisce simulazioni climatiche e meteorologiche ad alta risoluzione con visualizzazione interattiva. I sistemi accelerati di Earth-2 possono aiutare gli scienziati del clima a generare simulazioni climatiche con una risoluzione su scala chilometrica, eseguire un’ampia formazione e interfaccia AI e ottenere una reattività in tempo reale con ritardi minimi.