L’intelligenza artificiale ha ormai invaso quasi ogni settore e anche quando si tratta di meteo è fuor di dubbio che possa essere impiegata per migliorare le previsioni: Google DeepMind ha presentato WeatherNext 2, l’ultima evoluzione del suo modello di previsione meteorologica basato sull’intelligenza artificiale, che punta a offrire previsioni globali più efficienti, accurate e ad alta risoluzione, con la capacità di estendere l’affidabilità delle previsioni fino a due settimane, includendo dati su temperatura, pressione e vento.
Secondo i ricercatori, WeatherNext 2 migliora anche la capacità di tracciare i percorsi delle tempeste tropicali. Grazie a questi progressi, il modello può prevedere la traiettoria di un uragano con un margine di accuratezza fino a tre giorni prima, superando il limite di due giorni della versione precedente. Un’altra novità rilevante è l’introduzione delle previsioni orarie, che ampliano l’utilità del sistema in contesti in cui la precisione temporale è essenziale.
Otto volte più veloce
Google afferma che WeatherNext 2 genera informazioni circa otto volte più velocemente rispetto alla versione precedente, una velocità che può avere un impatto diretto in settori come quello energetico, dove la rapidità e la granularità delle previsioni influenzano le decisioni operative.
Il segreto di questa maggiore precisione e velocità sta nelle diverse tecniche utilizzate nella generazione di immagini e video: prima richiedevano più passaggi di elaborazione, mentre WeatherNext 2, necessita di un solo passaggio, riducendo anche la dipendenza da hardware di calcolo particolarmente costoso.
I limiti non mancano
Ovviamente, non mancano i limiti. Google segnala, infatti, che WeatherNext 2 può incontrare difficoltà nel prevedere eventi di pioggia o neve particolarmente anomali a causa di lacune nei dati di addestramento. Come osserva il ricercatore Ferran Alet, si tratta di una limitazione su cui il team sta già lavorando per migliorare ulteriormente le prestazioni del sistema.
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