Nuovo strumento AI di Google significa che le previsioni del tempo sono promettenti
Google DeepMind ha condiviso notizie entusiasmanti su GraphCast, uno strumento basato su intelligenza artificiale che sembra destinato a rivoluzionare la previsione del tempo.
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Google DeepMind ha condiviso una nuova notizia entusiasmante su GraphCast, un nuovo strumento alimentato dall'intelligenza artificiale che sembra destinato a rivoluzionare le previsioni del tempo. Questo nuovo modello di previsione del tempo, alimentato dall'intelligenza artificiale, può fare il lavoro con un'accuratezza senza precedenti e molto più velocemente rispetto alla tecnologia attuale. GraphCast, sviluppato da Google DeepMind, può prevedere il tempo fino a 10 giorni in anticipo in modo "più accurato e molto più veloce rispetto al sistema di simulazione del tempo di riferimento dell'industria - l'High Resolution Forecast (HRES), prodotto dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF)", ha dichiarato Google DeepMind. Questo strumento può anche offrire avvisi precoci su eventi meteorologici estremi e prevedere il movimento dei cicloni in modo più accurato, dando alle autorità e ai residenti più tempo per prepararsi alle tempeste dannose, potenzialmente salvando vite nel processo. GraphCast è stato addestrato su quattro decenni di dati meteorologici, consentendogli di apprendere le relazioni causa-effetto dietro i sistemi meteorologici della Terra, ha dichiarato il team di DeepMind. Inoltre, GraphCast impiega meno di 60 secondi per creare una previsione di 10 giorni, rendendolo molto più veloce dell'approccio convenzionale utilizzato da HRES. In un confronto tra i due sistemi, GraphCast ha fornito previsioni più accurate su oltre il 90% delle 1.380 variabili di test e tempi di previsione rispetto a HRES. Google DeepMind ha dichiarato che "pionierizzare l'uso dell'IA nelle previsioni meteorologiche beneficerà miliardi di persone nella loro vita quotidiana" e che la ricerca più ampia non riguarda solo l'anticipazione del tempo, ma anche la comprensione dei modelli più ampi del nostro clima.
Un nuovo modello di previsione del tempo basato su intelligenza artificiale può fare il lavoro con una precisione senza precedenti e significativamente più velocemente rispetto alla tecnologia attuale.
Creato da Google DeepMind - il laboratorio di intelligenza artificiale del gigante del web - GraphCast sembra destinato a rivoluzionare il processo di previsione del tempo.
GraphCast può prevedere il tempo fino a 10 giorni in anticipo 'più accuratamente e molto più velocemente rispetto al sistema di simulazione del tempo di riferimento del settore - l'High Resolution Forecast (HRES), prodotto dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF)', ha dichiarato Google DeepMind in un post martedì.
È importante sottolineare che lo strumento può anche offrire avvisi precoci su eventi meteorologici estremi e prevedere il movimento dei cicloni in modo più accurato, dando alle autorità e ai residenti più tempo per prepararsi alle tempeste dannose, potenzialmente salvando vite nel processo.
Quando l'uragano Lee ha colpito il Canada orientale a settembre, GraphCast ha previsto con precisione che avrebbe toccato terra in Nuova Scozia nove giorni prima che accadesse, mentre le previsioni tradizionali hanno fatto la stessa previsione solo sei giorni in anticipo.
GraphCast è stato addestrato su quattro decenni di dati meteorologici, consentendogli di apprendere le relazioni causa-effetto dietro i sistemi meteorologici della Terra, ha detto il team di DeepMind.
Notevolmente, GraphCast impiega meno di 60 secondi per creare una previsione di 10 giorni, rendendolo molto più veloce dell'approccio convenzionale utilizzato da HRES, che, secondo il team, 'può richiedere ore di calcolo in un supercomputer con centinaia di macchine'.
In un confronto tra i due sistemi, GraphCast ha fornito previsioni più accurate su oltre il 90% delle 1.380 variabili di test e tempi di previsione rispetto a HRES.
'Quando abbiamo limitato la valutazione alla troposfera, la regione alta da 6 a 20 chilometri dell'atmosfera più vicina alla superficie terrestre in cui la previsione accurata è più importante, il nostro modello ha superato HRES su oltre il 99,7% delle variabili di test per il tempo futuro', ha detto il team.
Man mano che i modelli meteorologici si evolvono nel clima in continua evoluzione della Terra, GraphCast migliorerà solo quando verranno forniti dati di qualità superiore.
Il team sta rendendo open source il codice del modello di GraphCast per dare accesso a scienziati e meteorologi alla tecnologia. Ciò permetterà loro di adattarlo a fenomeni meteorologici specifici e ottimizzarlo per diverse parti del mondo. L'ECMWF sta già provando lo strumento.
Uno studio pubblicato da Science martedì offre uno sguardo più dettagliato su GraphCast.
'Pionierizzare l'uso dell'intelligenza artificiale nella previsione del tempo beneficerà miliardi di persone nella loro vita quotidiana', ha detto Google DeepMind. 'Ma la nostra ricerca più ampia non riguarda solo l'anticipazione del tempo - riguarda la comprensione dei modelli più ampi del nostro clima. Sviluppando nuovi strumenti e accelerando la ricerca, speriamo che l'IA possa dare potere alla comunità globale per affrontare le nostre più grandi sfide ambientali'.
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