Il modello meteorologico AI utilizza 7.000 volte meno energia rispetto ai modelli tradizionali

La previsione del tempo è uno dei compiti cruciali che i nostri computer più potenti svolgono. Richiede milioni di calcoli e macchine enormi che risolvono equazioni, che aiutano a prevedere condizioni come temperatura, vento e pioggia. È anche uno strumento fondamentale per prevedere grandi eventi meteorologici, che possono sconvolgere intere regioni ed economie.

Il campo delle previsioni meteorologiche continua a migliorare rapidamente man mano che la nostra tecnologia si evolve, diventando più precisa ed efficiente. Un nuovo lavoro derivante da una collaborazione tra l’Università di Washington e Microsoft Research dimostra come l’intelligenza artificiale (AI) possa essere utilizzata per queste previsioni esatte. La nuova tecnologia analizza i modelli meteorologici passati per prevedere eventi futuri e lo fa in modo più efficiente rispetto ai modelli attuali. Con ulteriori progressi, potrebbe anche raggiungere un punto in cui è molto più preciso anche dei modelli odierni.

Nuovo modello meteorologico globale
Il nuovo modello meteorologico globale utilizza i dati meteorologici degli ultimi 40 anni per fare le sue previsioni, che è diverso da altri che utilizzano calcoli fisici. Il nuovo modello è semplice e basato sui dati e può simulare i modelli meteorologici per un intero anno, essendo applicato in tutto il mondo. È sia più veloce che efficiente quanto i modelli attuali, cosa che ottiene attraverso passaggi ripetuti con ciascuna previsione

La ricerca è stata pubblicata nel Journal of Advances in Modeling Earth Systems.

Jonathan Weyn è l’autore principale della ricerca.

“L’ apprendimento automatico sta essenzialmente facendo una versione glorificata del riconoscimento dei modelli”, ha detto Weyn. “Vede uno schema tipico, riconosce come si evolve di solito e decide cosa fare in base agli esempi che ha visto negli ultimi 40 anni di dati”.

Il nuovo modello è attualmente meno accurato dei modelli all’avanguardia di oggi, ma essendo basato sull’intelligenza artificiale, utilizza 7.000 volte meno potenza del computer per sviluppare la stessa gamma di previsioni. Poiché ha un carico di lavoro computazionale inferiore, è più veloce.

Previsione dell’insieme
Con questa maggiore velocità, i centri di previsione sarebbero in grado di eseguire più modelli con condizioni diverse. Questa è chiamata “previsione d’insieme” e viene utilizzata per fare previsioni su una serie di possibili condizioni per un evento meteorologico.

Dale Durran è un professore UW di scienze atmosferiche e un autore della ricerca.

“C’è molta più efficienza in questo approccio; questo è ciò che è così importante “, ha detto Durran. “La promessa è che potrebbe consentirci di affrontare i problemi di prevedibilità disponendo di un modello abbastanza veloce da eseguire ensemble di grandi dimensioni”.

Questo progetto è iniziato quando Rich Caruana di Microsoft Research, coautore dell’articolo, ha proposto di utilizzare l’IA per le previsioni meteorologiche basate su dati storici. Ciò significava che non era più necessario fare affidamento sulle leggi fisiche per fare tali previsioni.

“Dopo l’allenamento sui dati meteorologici del passato, l’algoritmo di intelligenza artificiale è in grado di elaborare relazioni tra variabili diverse che le equazioni fisiche non sono in grado di fare”, ha detto Weyn. “Possiamo permetterci di utilizzare molte meno variabili e quindi creare un modello molto più veloce”.

Il modello è stato testato prevedendo una variabile standard nelle previsioni meteorologiche. Ha fatto previsioni ogni 12 ore per un anno intero e il nuovo modello è stato uno dei migliori risultati secondo WeatherBench, che è un test di riferimento per le previsioni meteorologiche basate sui dati.

I ricercatori devono continuare a mettere a punto il modello se deve essere utilizzato insieme o al posto dei modelli esistenti. Gli autori ritengono che questa potrebbe essere un’alternativa alla generazione di previsioni meteorologiche in futuro.

Di ihal

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