I modelli per le previsioni meteorologiche basati sulle reti neurali stanno diventando più accurati di quelli tradizionali. Anche se nessuno sa spiegare esattamente come funzionano Leggi
I modelli per le previsioni meteorologiche basati sulle reti neurali stanno diventando più accurati di quelli tradizionali. Anche se nessuno sa spiegare esattamente come funzionanoFino a poco tempo fa, quando Peter Düben raccontava ai colleghi del suo progetto di previsioni del tempo basate sull’intelligenza artificiale , otteneva sempre la stessa reazione: incredulità.
I modelli di previsione classici risolvono equazioni basate sulle leggi fisiche di conservazione dell’energia, della massa e della quantità di moto, calcolando così le condizioni meteorologiche future. Le reti neurali, invece, ricercano schemi e tendenze negli archivi meteorologici per prevedere lo sviluppo dello stato meteorologico attuale.
Nelle previsioni a dieci giorni, per esempio, il modello ha raggiunto una risoluzione spaziale più alta, riuscendo a produrre previsioni più precise rispetto ai sistemi classici. Aurora ha dato risultati migliori anche rispetto ad altri modelli basati sull’intelligenza artificiale: è stato l’unico che ha saputo prevedere l’improvviso aumento della velocità dei venti della tempesta Ciarán in Inghilterra, nel 2023.
Aurora è stata testata anche sulle tempeste tropicali, superando i modelli classici nelle previsioni a cinque giorni. Nel caso del tifone Doksuri, che nel 2023 ha provocato gravi danni nel sudest asiatico, è riuscita a prevedere la traiettoria con quattro giorni di anticipo, e a stabilire che il tifone avrebbe colpito prima le Filippine e non il nord di Taiwan. Questa correzione avrebbe potuto salvare delle vite.
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