Microsoft ha recentemente annunciato un significativo aggiornamento del suo modello di previsione meteorologica basato sull’intelligenza artificiale, denominato Aurora. Questo avanzato sistema è stato progettato per offrire previsioni più rapide, precise ed efficienti rispetto ai tradizionali modelli numerici, grazie all’uso di tecniche di deep learning e all’elaborazione di enormi quantità di dati atmosferici.
Aurora si distingue per essere un “foundation model”, ovvero un modello di intelligenza artificiale addestrato su una vasta gamma di dati atmosferici e climatici. A differenza dei modelli tradizionali, che richiedono complesse simulazioni fisiche, Aurora apprende direttamente dai dati, identificando schemi e correlazioni che gli permettono di effettuare previsioni accurate su vari fenomeni ambientali, come la qualità dell’aria, l’altezza delle onde oceaniche e la traiettoria dei cicloni tropicali.
Il modello è stato addestrato su oltre un milione di ore di dati provenienti da satelliti, radar, stazioni meteorologiche e simulazioni precedenti, rendendolo uno dei set di dati più ampi mai utilizzati per un modello meteorologico basato sull’intelligenza artificiale. Questa vasta base di conoscenza consente ad Aurora di adattarsi rapidamente a diverse attività di previsione attraverso un processo di “fine-tuning”, che permette di specializzarlo in compiti specifici con un numero relativamente ridotto di dati aggiuntivi.
Una delle caratteristiche più impressionanti di Aurora è la sua capacità di generare previsioni globali in tempi estremamente rapidi. Utilizzando GPU ad alte prestazioni, il modello è in grado di produrre previsioni meteorologiche a 10 giorni o previsioni sulla qualità dell’aria a 5 giorni in pochi secondi, offrendo risultati fino a 5.000 volte più veloci rispetto ai tradizionali sistemi di previsione numerica che richiedono supercomputer e ore di calcoli.
Nonostante la velocità, la precisione non viene compromessa. In test condotti, Aurora ha superato i modelli numerici esistenti nelle previsioni meteorologiche a medio termine con una risoluzione di 0,25 gradi sul 91% delle superfici. Inoltre, ha previsto con precisione l’atterraggio del tifone Doksuri nelle Filippine con quattro giorni di anticipo, mostrando una previsione del percorso più accurata rispetto a quella del National Hurricane Center degli Stati Uniti.
Aurora ha già dimostrato la sua efficacia in scenari reali, come la previsione della polvere gialla su larga scala verificatosi in Iraq. Microsoft ha reso open source il codice sorgente e i pesi del modello di Aurora, consentendo a sviluppatori e ricercatori di tutto il mondo di utilizzare liberamente Aurora e di ampliarne le funzionalità. Inoltre, Aurora è integrato nell’hub di ricerca sull’intelligenza artificiale di Microsoft, Azure AI Foundry Labs, che supporta la collaborazione e la sperimentazione tra settori industriali e ambiti accademici.
Questa apertura favorisce l’innovazione e la collaborazione globale, permettendo a diverse comunità di contribuire al miglioramento delle capacità previsionali e di adattare il modello a specifiche esigenze locali.