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GraphCast, cos’è il nuovo modello AI di Google per le previsioni meteo

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GraphCast è il modello per previsioni meteo basato sull’intelligenza artificiale di Google DeepMind. Come funziona e quali sono i principali vantaggi per l’uomo

previsioni meteo intelligenza artificiale Joko P / Shutterstock.com

Google DeepMind, la divisione di Big G che si occupa dei progetti sull'intelligenza artificiale sviluppati dal colosso della tecnologia, ha presentato GraphCast: un nuovo modello di previsioni meteo AI che promette un’accuratezza mai vista prima.

Stando alle dichiarazioni di Google, questo sistema riesce a garantire previsioni affidabili fino a 10 giorni e con una precisione del 90% rispetto ai tradizionali modelli in uso. 

L’azienda non ha esitato a definirlo come una “svolta nel settore delle previsioni del tempo”, pubblicando già le prime incoraggianti informazioni al riguardo. Ecco cosa sappiamo.

Come funziona GraphCast

I modelli attuali utilizzati per le previsioni del tempo (chiamate previsione meteorologiche numeriche) utilizzano principi di fluidodinamica, di termodinamica e di altre scienze atmosferiche per simulare i cambiamenti meteo in corso.

Naturalmente, si tratta di un processo molto complicato, che richiede centri di calcolo moltopotenti e dal costo decisamente non trascurabile; tanto è vero che, generalmente, sono sistemi di proprietà dell’aeronautica militare.

GraphCast, invece, va in controtendenza e invece di utilizzare solo questi calcoli complessi di affida anche ai dati storici, con questo modello di apprendimento automatico che fa riferimento anche alle previsioni meteo del passato relative, naturalmente, allo stesso arco temporale.

Non si tratta solo di uno sguardo al passato e il sistema richiede comunque dozzine e dozzine di calcoli complessi per arrivare a una conclusione logica ma, dai primi test, i dati riportati sembrano essere già molto precisi.

Stando alle prime dichiarazioni di Google, GraphCast inizia ad analizzare le condizioni meteo attuali, tornando poi indietro di sei ore e fino ad arrivare ad analizzare archi temporali sempre maggiori, comparando i vari dati e arrivando alle proprie previsioni.

Google GraphCast, il futuro delle previsioni meteo

Il team di Google DeepMind, come già anticipato, ha già parlato di un’accuratezza del 90% sui primi test effettuati, andando avanti nel tempo fino a 10 giorni e mantenendo naturalmente lo stesso livello di affidabilità.

È chiaro che se questo sistema arrivasse risultati del genere anche per previsioni meteo a lungo termine, potrebbe essere una vera svolta per la meteorologia e non solo. 

GraphCast, infatti, ha già avuto un grandissimo successo anche nel prevedere eventi meteorologici estremi, come cicloni tropicali e cambiamenti climatici.

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Ciò che sorprende è che queste previsioni si sono rivelate accurate anche se il sistema non era stato ancora addestrato per questo tipo di rilevazioni, segno evidente che l’intuizione è più che buona e che la potente AI di Google continua a superare ogni più rosea aspettativa.

Secondo gli scienziati di Google, con il nuovo GraphCast il settore delle previsioni meteorologiche è a una svolta epocale, con l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale che sono già la chiave di lettura tangibile per un cambiamento radicale.

Questo sistema, dunque, da un lato migliorerà non poco le modalità di previsione attuali e, dall’altro, darà ai meteorologi nuovi e più potenti strumenti per svolgere il loro lavoro e anticipare anche eventi estremi ormai sempre più frequenti e sempre più pericolosi per l’uomo.

A cura di Cultur-e
Addestramento IA non consentito: É assolutamente vietato l’utilizzo del contenuto di questa pubblicazione, in qualsiasi forma o modalità, per addestrare sistemi e piattaforme di intelligenza artificiale generativa. I contenuti sono coperti da copyright.
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